基于卷积神经网络的文本分类研究综述

• 作者: 卢奕南 姜明洋 裴志利 阿茹娜
• 来源期刊: 内蒙古民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 文本分类 深度学习
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机应用
• 页码范围: 206-210
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 3416字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14045/j.cnki.15-1220.2019.03.005

摘要

随着互联网及其相关技术的高速发展,网络数据呈现出井喷式的增长,其中主要以文本的形式大量存在,数据在这种增长趋势下,文本分类已经成为越来越重要的研究课题.如今,采用深度学习技术对文本进行表示受到研究者的极大关注.如采用卷积神经网络对文档进行表示和分类等自然语言处理.本文主要对基于卷积神经网络的文本分类方法进行了研究,介绍了几个具有代表性的卷积神经网络模型结构.最后提出了对基于该方法文本分类的展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢奕南	吉林大学计算机科学与技术学院	30	420	9.0	20.0
2	裴志利	内蒙古民族大学计算机科学与技术学院	34	300	11.0	16.0
3	姜明洋	内蒙古民族大学数学学院	6	10	2.0	3.0
4	阿茹娜	内蒙古民族大学数学学院	2	0	0.0	0.0