一种融合主题信息和词向量提取文本特征的新闻分类方法

摘要

本发明涉及一种融合主题信息和词向量提取文本特征的新闻分类方法。本发明所述的一种融合主题信息和词向量提取文本特征的新闻分类方法包括：使用Word2vec和LDA模型分别在语料库中训练词向量，word2vec经过TF‑IDF进行加权所得的词向量与LDA训练的特征扩展模型进行拼接得到短文本表示模型，将短文本表示模型输入到BIGRU中提取文本深层次信息的特征向量，最后使用softmax函数得到文本分类结果。本发明所述的一种融合主题信息和词向量提取文本特征的新闻分类方法，在提取过程中加入了文本的主题信息，将主题信息和文本的词向量进行融合，能够尽可能获得文本主题特征，具有分类准确率高的优点。