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摘要
为解决单一的卷积神经网络(CNN)缺乏利用上下文本信息与单一循环神经网络(RNN)对局部信息把握不全面问题，提出一种基于注意力机制的多通道TextCNN-BiGRU分类模型.首先，通过word2vec对初始文本向量化，经实验选取窗口值组成三通道.然后利用CNN的强学习能力提取局部特征，利用双向门控循环单元(BiGRU)提取上下文全局信息，运用注意力层与池化层获取并优化重要的特征.最后采用softmax函数使误差loss极小化.仿真实验结果表明，提出的模型分类性能，准确度达94%,损失函数值稳定在0.22%左右，具有良好的泛化能力，能够有效解决单一模型挖掘信息不全问题，有效提高分类效果.
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