基于卷积特征编码与注意力机制的短文本分类方法研究

发布时间：2024-05-25 02:52

　　短文本分类是自然语言处理领域中的一项基础研究任务。该任务旨在从预定义的类别标签中自动地为给定的短文本指派目标标签。然而,短文本往往缺乏足够的词共现以及上下文特征,导致传统的文本表示存在特征稀疏问题。目前,采用分布式词向量表征能够较好地缓解这一问题,但是现有的结合短文本语言特性来设计分类方法的研究仍然较少,且分类性能仍有一定的提升空间。因此,本文结合短文本的语言特性分析各方法在短文本分类上的适用性,并对在短文本分类上性能表现较佳的模型展开优化研究,具体内容如下,(1)短文本分类模型架构分析基于统计特征的传统分类方法和基于神经网络的分类方法在短文本分类任务上各有优势与不足,本文结合短文本的语言特性,对上述两类方法中具有代表性的分类方法展开分析,并根据各方法的具体实验结果展开讨论,从而选择适合短文本的分类方法,为后续的优化研究做铺垫。实验证明,基于卷积神经网络的分类方法更适合短文本分类任务。(2)基于卷积特征自适应的短文本分类方法短文本具有用词精炼、包含多角度信息的语言特性。角度信息是指具有领域特性并能够指导短文本主题分类的用词。由于每个角度信息对短文本表示的重要程度不同,若直接拼接各角度特...

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－１传统分类方法的基本框架??

短文本的特性，适合用于短文本分类??的研宄任务。表２－１、表２－２分别给出了ＮＬＰＣＣ语料的规模统计以及具体类别。??表２－１?ＮＬＰＣＣ语料统计??语料名称?训练集?验证集?测试集??ＮＬＰＣＣ?１５６，０００?３６，０００?３６，０００??表２－２?ＮＬＰＣＣ语料的类别标签统....

图２－２神经网络分类方法的基本框架??

基于卷积特征编码与注意力机制的短文本分类方法研究?第二章短文本分类概述??图２－１外层虚线框内的内容表示分类模型的训练过程，包括训练数据的预处理、??特征工程、分类器的训练三部分。图２－１中内层虚框的特征工程为方法一提供文本表??示。特征工程是传统分类方法的重要环节，抽取的特征越....

图３－丨长短期记忆单元的结构??

基于卷积特征编码与注意力机制的短文本分类方法研究?第三章短文本分类模型架构分析??「???ｎ?ｐ４＞Ｋ＋）￡ｌ０Ｈ＞７＿＾＿??１？＾，！??Ｉ???ｊ??图３－丨长短期记忆单元的结构??ＬＳＴＭ单元利用输入丨＇?ｊ／，、遗忘门．／；及输出门〇，控制当前时刻的记忆细胞〇以及隐藏?....

图３－２门控循环单元的结构??

＾－１？．一其中，例３－１明显存在语法不规范的问题，ＬＳＴＭ仍可以为该句子抽取整体的语义特征，??并能将其与“贾窟军表廣少／衣三光立你办龙類＂归为同一主题。例３－２则存在缺少显著??信息的问题，ＬＳＴＭ则可以利用门控机制保留有用信息并进一步实现特征的抽象化。??３．１．３结合短文....

本文编号：3981598