【摘 要】
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短文本因其文本较短和文本特征稀疏,导致信息量少且抗噪能力弱,因此短文本分类问题面临着巨大挑战。提出了词嵌入、词相似度和词重要性共同作用的文本表示方法,在Word2vec上
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划(2017JM6062)资助项目
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短文本因其文本较短和文本特征稀疏,导致信息量少且抗噪能力弱,因此短文本分类问题面临着巨大挑战。提出了词嵌入、词相似度和词重要性共同作用的文本表示方法,在Word2vec上引入词语相似度,并通过相似度与词频-逆文本频率(TF-IDF)的乘积来表示扩展词语对短文本的影响因子,并构造短文本向量,从而实现短文本分类。试验结果表明,该方法的分类准确率优于传统的词袋法、直接采用Word2vec训练的词向量、词向量不加权直接扩展和仅考虑TF-IDF加权扩展等方法。
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