本文關(guān)鍵詞：基于混合深度信念網(wǎng)絡(luò)的多類文本表示與分類方法

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【摘要】：本文開展了基于混合深度信念網(wǎng)絡(luò)的多類文本表示與分類方法的研究,以解決傳統(tǒng)的Bag-ofWords(BOW)表示方法忽略文本語義信息、特征提取存在高維度高稀疏的問題。文章基于文本關(guān)鍵字,針對(duì)多類的分類任務(wù)(如新聞文本和生物醫(yī)學(xué)文本),以關(guān)鍵字的詞向量表示作為文本輸入,同時(shí)結(jié)合深度信念網(wǎng)絡(luò)(Deep Belief Network,DBN)和深度玻爾茲曼機(jī)網(wǎng)絡(luò)(Deep Boltzmann Machine,DBM),設(shè)計(jì)了一種混合深度信念網(wǎng)絡(luò)(Hybrid Deep Belief Network,HDBN)模型。文本分類和文本檢索的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于詞向量嵌入的深度學(xué)習(xí)模型在性能上優(yōu)于傳統(tǒng)方法。此外,通過二維空間可視化實(shí)驗(yàn),由HDBN模型提取的高層文本表示具有高內(nèi)聚低耦合的特點(diǎn)。
【作者單位】： 北京科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系;中國(guó)礦業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系;
【關(guān)鍵詞】： 文本分類 文本表示 深度學(xué)習(xí) 深度信念網(wǎng)絡(luò)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目:結(jié)合前饋和反饋機(jī)制的自然場(chǎng)景文本識(shí)別技術(shù)(61473036)資助
【分類號(hào)】：TP391.1
【正文快照】： 1研究背景更好得挖掘蘊(yùn)含在文本中的復(fù)雜語義關(guān)系,與具體任務(wù)緊密結(jié)合。同時(shí),伴隨互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)張?jiān)凇靶畔⑦^載”時(shí)代,如何有效地管理、過和多媒體的發(fā)展,大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及機(jī)器設(shè)備濾和篩選信息成為一項(xiàng)重要的研究課題。在網(wǎng)絡(luò)性能的重大提升,高性能GPU和CPU集群提供信息中

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