【摘 要】
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通过分析TextCNN和TextRNN等模型的特点,构建了卷积神经网络与循环神经网络相结合的文本分类模型.在"SMS Spam Collection v.1"数据集上对模型进行测试,选用AUC和Precision等
【基金项目】
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湖南省校企合作创新教育基地创新性项目(JDCX1701).
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通过分析TextCNN和TextRNN等模型的特点,构建了卷积神经网络与循环神经网络相结合的文本分类模型.在"SMS Spam Collection v.1"数据集上对模型进行测试,选用AUC和Precision等评价指标来评价模型.结果表明,模型有良好的鲁棒性,能够准确识别垃圾邮件.
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