一种结合动态词嵌入和词性标注的文本分类方法

摘要

本发明公开了一种结合动态词嵌入和词性标注的文本分类方法，通过结合动态词嵌入和词性标注给出一种基于深层神经网络的文本分类方法，既能够充分利用大规模语料库可提供更准确的语法和语义信息的优点，又能够在模型训练过程中结合语料库的特点对词嵌入进行调整，从而更好地学习训练语料库的特点。同时，还可以结合句子中词的词性信息进一步提高分类的准确率。本方法还综合利用了LSTM在学习句子中词及词性的上下文信息方面的优势，以及CNN在学习文本局部特征方面的优势。本发明所提出的分类模型具有准确率高和通用性强等优点，在一些著名的公开语料库，包括IMDB语料库、Movie Review和TREC等，均取得很好的效果。