【摘 要】
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为了提高文本分类的分类效果和降低分类的错误率,本文将深度学习中的压缩自动编码器逐层叠加,提出基于改进的TFIDF和堆叠的压缩自动编码器SCAE（Stack Contractive Auto-Encode
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为了提高文本分类的分类效果和降低分类的错误率,本文将深度学习中的压缩自动编码器逐层叠加,提出基于改进的TFIDF和堆叠的压缩自动编码器SCAE（Stack Contractive Auto-Encoder）的文本分类思想,将SCAE构成深度神经网络,无监督的训练学习文本,提高特征提取的鲁棒性,并使用反向传播算法优化网络中的参数,在计算特征词的权重时,采用本文改进的TFIDF方法。通过实验将CAE和SAE（稀疏自动编码器）进行比较,采用支持向量机（SVM）分类。实验表明,单层的CAE比单层的SAE的分类性能
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