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池化和注意力相结合的新闻文本分类方法
池化和注意力相结合的新闻文本分类方法
作者:
卫琳
杨朝阳
石磊
陶永才
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
文本分类
注意力机制
最大池化
机器学习
摘要:
信息时代互联网上产生了海量的文本数据,它们蕴含着巨大的商业和科研价值,由此文本分类技术得到了广泛的关注.文本分类在信息检索等应用领域占据着重要地位,同时也是自然语言处理等研究的关键技术.本文针对新闻文本的特点以及深度学习分类方法训练时间长的问题,提出了一种池化和注意力相结合的模型,并将其应用于中文新闻文本分类.该模型首先利用最大池化和平均池化提取出文本特征,然后利用注意力机制为句子生成权重,使用两者的拼接结果进行分类.模型在NLPCC2014新闻文本分类的数据集上进行了实验,一级类别的分类正确率达到了83. 96% ,接近该数据集上的最优结果,而且比标准深度学习算法的收敛时间更短.
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篇名
池化和注意力相结合的新闻文本分类方法
来源期刊
小型微型计算机系统
学科
工学
关键词
文本分类
注意力机制
最大池化
机器学习
年,卷(期)
2019,(11)
所属期刊栏目
计算机软件与数据库研究
研究方向
页码范围
2393-2397
页数
5页
分类号
TP391
字数
4994字
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
石磊
郑州大学信息工程学院
143
984
17.0
24.0
2
卫琳
郑州大学软件技术学院
55
433
12.0
18.0
3
陶永才
郑州大学信息工程学院
42
284
8.0
14.0
4
杨朝阳
郑州大学信息工程学院
1
2
1.0
1.0
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1998(1)
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2020(2)
引证文献(2)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
文本分类
注意力机制
最大池化
机器学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
小型微型计算机系统
主办单位:
中国科学院沈阳计算技术研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-1220
CN:
21-1106/TP
开本:
大16开
出版地:
辽宁省沈阳市东陵区南屏东路16号
邮发代号:
8-108
创刊时间:
1980
语种:
chi
出版文献量(篇)
11026
总下载数(次)
17
总被引数(次)
83133
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