本文選題：文本分類 + 事件��； 參考：《計算機應(yīng)用研究》2017年04期

【摘要】：以往的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在對文本建模和分類時,通常按順序提取n-gram卷積特征,忽視了長距離依存關(guān)系中的句法結(jié)構(gòu)和語義信息。提出了一種基于事件卷積特征的文本分類方法,利用事件的語義特性彌補之前模型的不足。該方法使用依存關(guān)系抽取出文本中的事件集合,通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行事件特征提取,并在此基礎(chǔ)上進行文本分類。在對中文新聞?wù)Z料的多分類實驗中,該方法較傳統(tǒng)的文本分類方法有明顯的提高,較使用n-gram的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更為穩(wěn)定。實驗結(jié)果說明了模型的有效性以及事件特征的優(yōu)越性。
[Abstract]:The traditional convolution neural network model generally extracts the n - gram convolution feature in order , ignores the syntactic structure and semantic information in long - distance dependency relationship , and proposes a text classification method based on event convolution feature .
【作者單位】： 武漢大學(xué)計算機學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金重點資助項目(61133012)
【分類號】：TP391.1

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本文編號：1940767