用于短文本分类的BLSTM_MLPCNN模型

摘要

文本表示和文本特征提取是自然语言处理的基础工作,直接影响文本分类的性能.文中提出了以字符级向量联合词向量作为输入的BLSTM_MLPCNN神经网络模型.该模型首先将卷积神经网络(CNN)作用于字符以获取字符级向量,并将字符级向量联合词向量作为预训练词嵌入向量,也即双向长短时记忆网(BLSTM)模型的输入;然后联合BLSTM模型的前向输出、词嵌入向量、后向输出构成文档特征图;最后利用多层感知器卷积神经网络(MLPC-NN)进行特征提取.在相关数据集上的实验结果表明:相比于CNN,RNN以及CNN与RNN的组合模型,BLSTM_MLPCNN模型具有更优的分类性能.