一种基于层次化长短期记忆网络的中文文本分类方法

摘要

本发明公开一种基于层次化长短期记忆网络的中文文本分类方法。步骤包括：首先采用无监督文本数据集训练字向量和词向量；然后对文本中的每一个词，使用一层长短期记忆网络根据这个词包含的字的字向量计算该词的特征向量；接着对文本中的每一个词，将计算得到的特征向量与其本身的词向量相连接，作为该词的组合特征向量；在此基础上将文本中所有词的组合特征向量输入到一层长短期记忆网络中计算文本的特征向量，最后利用一层全连接神经网络根据文本的特征向量计算文本的类别分布，进而对文本进行分类。本发明所提出的方法可以很好地表示中文文本中字与词的关系和词与文本的关系，并且很好地表示了“字‑词‑文本”的层次化语意关系，可以使文本分类更加准确。