【摘 要】
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文本分类是目前深度学习方法被广泛应用的重要领域之一.本文设计了一种基于循环神经网络和胶囊网络的混合模型,使用胶囊网络来克服卷积神经网络对空间不敏感的缺点,学习文本
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院; 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室; 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61300104,61300103,61672158)资助;福建省高校杰出青年科学基金项目(JA12016)资助;福建省高等学校新世纪优秀人才支持计划项目(JA13021)资助;福建省杰出青年科学基金项目(2014J06017,2015J06014)资助;福建省科技创新平台计划项目(2009J1007,2014H2005)资助;福建省自然科学基金项目(2013J01230
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文本分类是目前深度学习方法被广泛应用的重要领域之一.本文设计了一种基于循环神经网络和胶囊网络的混合模型,使用胶囊网络来克服卷积神经网络对空间不敏感的缺点,学习文本局部与整体之间的关系特征,并使用循环神经网络中的GRU神经网络经过最大池化层来学习上下文显著信息特征,结合两者来优化特征提取过程从而提高文本分类效果.与此同时,在嵌入层中提出了一种基于缺失词补全的混合词向量方法,采用两种策略来减少缺失词过度匹配的现象以及降低词向量中的噪声数据出现的概率,从而获得语义丰富且少噪声的高质量词向量.在经典文本分类数据集中进行实验,通过与对比模型的最优方法进行比较,证明了该模型和方法能有效地提升文本分类准确度.
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