【摘 要】
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针对基于词粒度的长短时记忆(LSTM)网络模型存在着无法充分学习上下文语义信息的问题,提出一种基于卷积和双向简单循环单元的文本分类模型(Conv-BSA)。利用卷积和局部池化操
【机 构】
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南昌大学信息工程学院,江西科技学院协同创新中心
【基金项目】
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江西省科技厅科技计划基金项目(20171BBE50060),江西省教育厅科技计划基金项目(GJJ180978),南昌市科技局指导性科技计划基金项目(洪科字[2018]39号-73)
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针对基于词粒度的长短时记忆(LSTM)网络模型存在着无法充分学习上下文语义信息的问题,提出一种基于卷积和双向简单循环单元的文本分类模型(Conv-BSA)。利用卷积和局部池化操作提取并筛选n-gram信息,使用双向简单循环单元结构提取文本深层次语义特征,通过注意力机制对深层语义特征进行加权得到最终文本表示,借助softmax函数进行分类,达到高效分辨文本类别的目的。实验结果表明,Conv-BSA模型的分类准确率高达96.09%,优于即有主流模型。简单循环单元(SRU)能够提升分类准确率,降低训练耗时。
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