【摘 要】
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文本分类是自然语言处理中一项比较基础的任务,如今深度学习技术被广泛用于处理文本分类任务。在处理文本序列时,卷积神经网络可以提取局部特征,循环神经网络可以提取全局特
【机 构】
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安徽大学计算机科学与技术学院,计算智能与信号处理教育部重点实验室
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文本分类是自然语言处理中一项比较基础的任务,如今深度学习技术被广泛用于处理文本分类任务。在处理文本序列时,卷积神经网络可以提取局部特征,循环神经网络可以提取全局特征,它们都表现出了不错的效果。但是,卷积神经网络不能很好地捕获文本的上下文相关语义信息,循环神经网路对语义的关键信息不敏感。另外,利用更深层次的网络虽然可以更好地提取特征,但是容易产生梯度消失或梯度爆炸问题。针对以上问题,文中提出了一种基于密集连接循环门控单元卷积网络的混合模型(DC-BiGRU_CNN)。该模型首先用一个标准的卷积神经网络训练出
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