本文選題：文本情感分類 + 動態(tài)卷積��； 參考：《北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報》2017年01期

【摘要】：為改善動態(tài)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本情感分類方法中的泛化能力,提出了一種動態(tài)卷積超限學(xué)習(xí)算法.對動態(tài)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層加以改進,使用淺層隨機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)替代全連接層,利用參數(shù)隨機生成的擾動性能,降低分類端對訓(xùn)練樣本的依賴,避免過擬合,提升分類性能.在公共數(shù)據(jù)集上的實驗證明:相對改進前的動態(tài)卷積學(xué)習(xí)算法以及超限學(xué)習(xí)機,所提出的方法在準確率、F1測度等多個標準指標上均體現(xiàn)了更優(yōu)的分類性能.
[Abstract]:In order to improve the generalization ability of dynamic convolution neural network in text affective classification, a dynamic convolution over-limit learning algorithm is proposed. The output layer of the dynamic convolutional neural network is improved, the shallow random neural network is used instead of the full connection layer, and the disturbance performance of the parameter random generation is used to reduce the dependence of the classification end on the training sample, avoid over-fitting, and improve the classification performance. Experiments on common data sets show that the proposed method has better classification performance than the improved dynamic convolution learning algorithm and the overrun learning machine.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學(xué)計算機學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61175115,61370113)
【分類號】：TP391.1;TP18

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本文編號：1893889