基于字词混合向量的CNN-LSTM短文本分类

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本文我们提出了一种基于字词向量混合的CNN-LSTM神经网络模型,并对输出层的损失函数进行正则化,提升了模型的训练效果,在NLPCC2017的新闻标题分类数据集上达到了82.65%。并且实验结果也表明,损失正则化的基于字词混合向量的CNN-LSTM神经网络模型相较于其他单一输入,非损失正则化的神经网络模型,其特征能力提取更强,最终的分类效果更好。
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