【摘 要】
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针对短文本字数受限导致的特征稀疏和语义模糊的问题,提出一种基于BERT-LDA的新闻短文本分类方法。首先将词向量和位置向量作为BERT的输入,通过多头自注意力机制获取长距离依
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针对短文本字数受限导致的特征稀疏和语义模糊的问题,提出一种基于BERT-LDA的新闻短文本分类方法。首先将词向量和位置向量作为BERT的输入,通过多头自注意力机制获取长距离依赖关系,提取全局语义特征;然后利用Word2vec模型融合LDA主题模型扩展短文本的特征表示方法,解决短文本数据稀疏和主题信息匮乏的问题。实验结果表明,BERT-LDA模型相较于传统和单一的分类模型,具有更好的分类效果,其F值高达92.86%,证明了该方法的可行性和有效性。
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