基于深度学习的文本分类研究进展

作者：刘婷婷; 朱文东; 刘广一

来源：电力信息与通信技术, 2018, 16(03): 1-7.

DOI：10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2018.03.001

• 深度学习
• 文本分类
• 卷积神经网络
• 循环神经网络
• 长短期记忆网络
• 注意力机制

文本自动分类是自然语言理解与信息检索的研究重点和技术核心,一直备受自然语言处理研究人员的关注。文章以基于深度学习的文本分类技术为研究背景,介绍其分类的过程、文本的分布式表示以及基于深度学习神经网络的文本分类模型,并以情感分析、主题分类为任务对几种典型的模型结构进行了实验和分析。实验结果表明,在中英文不同的测试数据集上,基于深度学习的文本分类方法均可以得到83%以上的准确率,具有很好的分类效果。