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基于LDA和深度学习的文本分类方法 被引量：14
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作者 郑飞 韦德壕 黄胜 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第8期2184-2189,共6页
针对文档集里的文本长度长短不一和特征提取困难等问题,提出一种基于LDA和深度学习的文本分类方法。结合LDA主题模型和Word2Vec词向量模型完成对文本词向量矩阵的构建,由结合融合层的卷积神经网络对构建好的词向量矩阵获取联合特征,将... 针对文档集里的文本长度长短不一和特征提取困难等问题,提出一种基于LDA和深度学习的文本分类方法。结合LDA主题模型和Word2Vec词向量模型完成对文本词向量矩阵的构建,由结合融合层的卷积神经网络对构建好的词向量矩阵获取联合特征,将获取的特征送到softmax分类器得到分类结果。该方法在文本情感分类上进行实验,实验结果表明,该方法解决了文档集里的文本长度长短不一和特征提取困难等问题,在模型评价指标上都得到了提高。 展开更多
关键词 文本长度 深度学习 词向量矩阵 卷积神经网络 情感分类
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