【摘 要】
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基于word2vec和BERT词向量技术的方法在文本分类分词过程中存在着错误传播问题,提出了融合ERNIE词向量技术的卷积神经网络模型。针对中文文本,运用ERNIE实体掩码的方式捕获词
【基金项目】
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国家自然科学基金(61672138)。
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基于word2vec和BERT词向量技术的方法在文本分类分词过程中存在着错误传播问题,提出了融合ERNIE词向量技术的卷积神经网络模型。针对中文文本,运用ERNIE实体掩码的方式捕获词汇和语义信息,使用卷积神经网络进行特征提取。在THUCNews开源数据集上,准确率达到93.95%,比Word2Vec-CNN高出3.4%,BERT-CNN高出3.07%。实验结果证明了本文模型在缓解错误传播问题的有效性。
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