【摘 要】
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现如今互联网上出现了很多评论性文章,这些文章字符数多,且包含较多与主题无关的信息,会影响后续的文本分析任务的性能。因此,针对传统的解决方案不能够对多主题长文本进行建
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61402288);上海市自然科学基金(15ZR1429100)
论文部分内容阅读
现如今互联网上出现了很多评论性文章,这些文章字符数多,且包含较多与主题无关的信息,会影响后续的文本分析任务的性能。因此,针对传统的解决方案不能够对多主题长文本进行建模,以及现有的神经网络无法从相对较长的时间步长中捕获语义关联等问题,文中提出了一种结合单层神经网络和分层长短记忆网络的深度网络模型,并在长文本过滤任务中进行应用。该模型通过词语层LSTM网络获得句子内部词语之间的关系并得到具有语义的句向量,然后将句向量输入主题依赖度计算模型和句子层LSTM网络模型,进而得到句子与各主题类别的依赖度以及待过滤句子
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