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摘要
传统的文本分类方法在处理短文本分类任务时遇到了很大的困难,针对短文本分类任务上的数据稀疏等难点,本文尝试在短文本特征输入和卷积神经网络结构上进行改进.在特征表示Word embedding训练时采取non-static和static两种方式,将训练好的Word embedding进行聚类处理,聚类得到的Word embedding库作为模型输入的词典库;提出一种改进的双通道卷积神经网络结构,网络通过双通道获取更多的局部敏感信息增加特征数目,然后经过连续的池化实现特征抽取.经实验验证,提出的语义聚类处理和改进的网络模型与传统的机器学习方法相比,在短文本分类任务的准确率上有显著的提升.
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单位山东师范大学; 计算机软件新技术国家重点实验室
