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针对突发事件新闻与普通新闻文本中关键词的差异性,以及现有基于深度学习新闻文本的单一性,研究词语间相互关系或词语与类别间相互关系,提出基于双输入组合深度学习的新闻文本分类模型。首先,基于词向量表征词语间关系,离散度向量表征词语与类别间关系;其次,考虑CNN(convolutional neural networks)模型学习局部空间特征信息的优势、LSTM(long short-term memory)模型学习时间序列特征信息的优势和MLP(multilayer perceptron)模型学习词语与类别间关