基于关键词学习的文本分类方法

王天时; 张龙; 刘怀泉; 刘丽; 陈思琦

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基于关键词学习的文本分类方法

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提出一种基于关键词学习的文本分类方法.采用LDA主题模型抽取文本的关键词,通过关键词的词袋构造文本的特征矩阵并进行PCA降维,将低阶特征矩阵输入由卷积神经网络和BP神经网络的混合网络中对文本分类进行学习.为提高文本分类效果,引入与BP神经网络同构的深度神经网络对BP神经网络的初始权值进行初始化.在多数据集上的实验表明,本文方法明显提高文本分类的准确率.

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来源
《山东师范大学学报：自然科学版》 |2019年第1期|54-60|共7页
作者
王天时; 张龙; 刘怀泉; 刘丽; 陈思琦;
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作者单位

山东师范大学信息科学与工程学院;

山东超越数控电子股份有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;人工神经网络与计算;
关键词
抽取; 词袋; 特征矩阵; 卷积神经网络; BP神经网络;

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