基于多类型池化的卷积神经网络的文本分类算法

发布时间：2017-12-14 17:30

  本文关键词：基于多类型池化的卷积神经网络的文本分类算法

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【摘要】：准确地形式化表述句子对于语义理解是至关重要的。这篇文章中采用的卷积结构称为多类型池化的卷积神经网络,为句子建立语义模型。网络对线性序列进行多类型的动态池化操作。网络能够处理长度不等的句子并准确提取不同范围内词语之间的关系。网络不依赖于任何解析树,能够容易地应用于其他语言。对三组数据进行了测试:三组数据均取得较好的效果,优于或持平当前的最好文本分类算法。
【作者单位】： 同济大学计算机科学与技术系;
【基金】：上海市科委科研计划项目(16JC1403000) 上海市科技创新行动计划(14511108002)
【分类号】：TP391.1;TP183
【正文快照】： 1引言为了进行分类,我们建立句子模型来分析和表示句子的语义内容。句子模型问题的关键在于一定程度上的自然语言理解。很多类型的任务需要采用句子模型,包括情感分析、语义检测、对话分析、机器翻译等。既然单独的句子很少或基本不被采用,所以我们必须采用特征的方式来表述一

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本文编号：1288764