利用概念化的少样本短文本分类研究

作者：沈炜域; 刘奇飞

来源：情报探索, 2018, (12): 5-9.

• 少样本学习
• 词嵌入
• 概念化
• 文本分类

[目的/意义]旨在为用户和管理者的短文本分类管理提供参考。[方法/过程]利用开放知识库完成词粒度的概念化,将CWE预训练得到的词嵌入与实例的概念化表示拼接合成文本表示,并利用相似度的计算预测待标注短文本的类别。[结果/结论]结果表明了在少样本的情况下,该方法分类效果优于实验涉及的其他文本分类模型。

• 单位
  中国人民公安大学