基于深度自编码网络的高校招生咨询算法

作者：俸世洲; 周尚波

来源：计算机应用, 2017, 37(11): 3323-3329.

• 深度学习
• 自编码
• 神经网络
• 文本分类

高校招生在线咨询通常采用人工回复或基于关键词匹配的问答系统来处理,常存在人工回复效率低下,问答系统答非所问的问题;此外,咨询文本往往比较简短,文本向量化表示易导致高维稀疏问题。针对上述问题,提出一种基于栈式降噪稀疏自编码网络(SDSAE)的招生咨询算法。首先,利用自编码网络对短文本进行特征提取和降维,引入数据集增强技术和添加噪声技术解决训练样本规模较小且分类不均问题,提高算法的泛化能力;获得短文本低维特征表示后,结合反向传播(BP)算法对文本进行分类。所提算法分类效果优于BP、支持向量机(SVM)、极限学习机(ELM)等算法,能显著提高招生咨询文本的分类效果。

• 单位
  重庆师范大学涉外商贸学院; 重庆大学