基于卷积神经网络的中文新闻文本分类

• 作者: 徐蔚 王涛 蓝雯飞
• 来源期刊: 中南民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 自然语言处理 深度学习 卷积神经网络 注意力机制 文本分类
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 138-143
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 5146字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4321.2018.01.027

摘要

经典的卷积神经网络文本分类模型仅仅着眼于全局特征,没有考虑到局部特征.为了解决此问题,引入了注意力机制,用于提取文本中的关键词,把全局特征与局部特征综合在一起,使得文本的特征表达更加丰富.实验结果表明:卷积神经网络分类模型比传统的机器学习方法分类效果更好,而引入注意力机制后的卷积神经网络模型相比于经典的文本分类模型,分类效果也有了一定程度的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蓝雯飞	中南民族大学计算机科学学院	58	248	8.0	12.0
2	王涛	中南民族大学计算机科学学院	13	26	3.0	4.0
3	徐蔚	中南民族大学计算机科学学院	2	20	2.0	2.0