基于Word2vec和LDA的卷积神经网络文本分类模型

作者：吴龙峰

来源：电脑知识与技术, 2019, 15(22): 203-206.

DOI：10.14004/j.cnki.ckt.2019.2755

• 文本分类
• Word2vec
• LDA
• CNN

针对短文本的文本分类出现的特征维度高和数据稀疏性的问题,本文提出了一种结合神经网络语言模型word2vec和文档主题模型LDA的文本特征表示模型,并使用表示矩阵模型,矩阵模型不仅可以有效地表示单词的语义特征,还可以表达上下文特征,增强模型的特征表达能力。将特征矩阵输入卷积神经网络(CNN)进行卷积池化,并进行文本分类实验。

• 单位
  安徽理工大学