【摘 要】
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为了解决传统统计学方法在处理《红楼梦》作者存疑问题上对《红楼梦》文本人为提取片面、繁琐等缺点,基于改进的语句分类模型,利用Word2vec技术对字做词向量,通过文本卷积提
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11875042)
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为了解决传统统计学方法在处理《红楼梦》作者存疑问题上对《红楼梦》文本人为提取片面、繁琐等缺点,基于改进的语句分类模型,利用Word2vec技术对字做词向量,通过文本卷积提取文本特征,在《红楼梦》120章回中从25章回开始,之后每隔5章回找出15个章回分割点,训练出15个语句分类模型,并验证和测试准确率分析模型。研究发现,《红楼梦》80章回处模型的验证和测试准确率异常高于其它章回分割点,改进的语句分类模型在准确度上提升3.6%。改进的语句分类模型解决了人为特征提取的不足,同时也推断《红楼梦》前80回与后40
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