科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
【目的/意义】对互联网产生的大量文本数据进行有效分类，提高文本处理效率，为企业用户决策提供建议。【方法/过程】针对传统的词向量特征嵌入无法获取一词多义,特征稀疏、特征提取困难等问题，本文提出了一种基于句子特征的多通道层次特征文本分类模型（SFM-DCNN）。首先，该模型通过Bert句向量建模，将特征嵌入从传统的词特征嵌入升级为句特征嵌入，有效获取一词多义、词语位置及词间联系等语义特征。其次，通过构建多通道深度卷积模型，将句特征从多层级来获取隐藏特征，获取更接近原语义的特征。【结果/结论】采用三种不同的数据对模型进行验证分析，采用对比相关的分类方法，SFM-DCNN模型准确率较其他模型分类性能有...
- 单位
