【摘 要】
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为了能在文本分类模型中获取到更具有代表性的信息,增加分类的准确率。本文提出了一种LSTM-TextCNN联合模型。文中以设备维修手册中采集的文本作为数据集,并对文本进行相应的
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为了能在文本分类模型中获取到更具有代表性的信息,增加分类的准确率。本文提出了一种LSTM-TextCNN联合模型。文中以设备维修手册中采集的文本作为数据集,并对文本进行相应的预处理,将处理过的文本通过Word2Vec模型转化为词向量,最终搭建出联合模型并进行训练,实现了对文本的分类,并将文中的联合模型与单模型LSTM和TextCNN进行测试比较。实验结果表明,文中采用的LSTM-TextCNN联合模型分类准确率为83.3%,比TextCNN模型高4.2%,比LSTM模型高9.1%,文中方法在抓取文本特征方
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