一种A-BiLSTM的中文图书分类方法

• 作者: 刘娟
• 来源期刊: 软件导刊
• 关键词: 图书分类 双向长短时记忆神经网络 注意力机制 文本语义
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 49-53
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.202065

摘要

针对图书文本数据高维度、语义复杂难以进行图书分类的难题,提出一种基于注意力机制的双向长短时记忆神经网络(A-BiLSTM)方法.首先,从待分类文本中提取词向量以进行句子建模;然后利用BiLSTM对上下文连接关系进行表征;再利用注意力机制对BiLSTM隐藏层的信息给予不同的关注度,凸显重要信息;最后,用Softmax分类器对处理后的上下文信息进行分类.通过网络爬虫爬取重庆第二师范学院图书馆的馆藏图书信息,制作成5类图书数据集并展开实验,A-BiLSTM的分类正确率达92.04％.对比验证表明,A-BiLSTM能够捕获图书文本信息的语义,且优于其他文本分类方法.