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一种基于词和事件主题的卷积网络的新闻文本分类方法
被引量：
3
1
作者
于游
付钰
吴晓平
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第5期170-174,240,共6页
针对传统文本分类过程中词表示特征时不够全面、可解释性差的问题,提出一种基于词和事件主题的W-E CNN文本分类方法,并给出基于BTM的事件主题模型。将传统基于词的特征表示方法与事件主题特征表示方法进行拼接作为CNN的输入,丰富特征语...
针对传统文本分类过程中词表示特征时不够全面、可解释性差的问题,提出一种基于词和事件主题的W-E CNN文本分类方法,并给出基于BTM的事件主题模型。将传统基于词的特征表示方法与事件主题特征表示方法进行拼接作为CNN的输入,丰富特征语义信息,提高了文本分类的准确性。实验分析可知,该方法的分类准确性在一定程度上要优于其他方法。
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关键词
文本分类
事件主题模型
BTM
CNN
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题名
一种基于词和事件主题的卷积网络的新闻文本分类方法
被引量：
3
1
作者
于游
付钰
吴晓平
机构
海军工程大学信息安全系
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第5期170-174,240,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61672531)。
文摘
针对传统文本分类过程中词表示特征时不够全面、可解释性差的问题,提出一种基于词和事件主题的W-E CNN文本分类方法,并给出基于BTM的事件主题模型。将传统基于词的特征表示方法与事件主题特征表示方法进行拼接作为CNN的输入,丰富特征语义信息,提高了文本分类的准确性。实验分析可知,该方法的分类准确性在一定程度上要优于其他方法。
关键词
文本分类
事件主题模型
BTM
CNN
Keywords
Text
classification
event
topic
model
BTM
CNN
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于词和事件主题的卷积网络的新闻文本分类方法
于游
付钰
吴晓平
《计算机应用与软件》
北大核心
2021
3
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