【摘 要】
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针对单一卷积神经网络进行文本分类,容易出现忽视局部与整体之间关联性的问题,本文构建了一种基于压缩激发块的卷积神经网络文本分类模型,提高文本分类的精确度.主要工作分为
【机 构】
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郑州大学 信息工程学院,郑州450001郑州大学 软件学院,郑州450002;中国科学技术信息研究所,北京100038;
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针对单一卷积神经网络进行文本分类,容易出现忽视局部与整体之间关联性的问题,本文构建了一种基于压缩激发块的卷积神经网络文本分类模型,提高文本分类的精确度.主要工作分为三部分:1)使用字符级词向量作为卷积神经网络的输入;2)引入压缩-激发块学习使用全局信息,有选择地强调有用的特征,来增加提取特征的多样性,弥补单一卷积神经网络多样性的不足;3)使用多头注意力机制进行权重更新计算,突出类别向量的重要程度.实验结果显示,本文提出的文本分类模型,在THUCNews数据集和搜狐数据集上,比单一的字符级卷积神经网络模型精确度分别提高了2.29％、4.75％.
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