結(jié)合主題模型詞向量的CNN文本分類
作者：牛雪瑩 太原科技大學計算機科學與技術學院; 山西太原030024
摘要：挖掘微博文本中的信息對自動問答、輿情分析等應用研究具有重要意義。文本數(shù)據(jù)的分類研究是文本數(shù)據(jù)挖掘的基礎。本文提出將Word2vec和LDA(Latent Dirichlet Allocation)的文本表示同時輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行高層語義特征抽象和分類學習,使得輸入的詞向量既能表現(xiàn)詞語之間的語義信息又能體現(xiàn)文本的主題思想。首先用Word2vec和LDA模型分別在語料庫中學習產(chǎn)生詞向量,然后詞向量分別級聯(lián)得到各自的文本矩陣表示,最后將文本矩陣作為2個通道同時輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡做分類訓練,并通過微博數(shù)據(jù)實驗驗證了該方法的有效性。
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