一种基于TextCNN改进的文本分类方法

摘要

本发明公开了一种基于TextCNN改进的文本分类方法，本方法采用改进后的TextCNN，改进后的TextCNN包括输入层，循环的卷积层与半池化层，全局池化层，输出层。输入层：通过词向量word embeddings将自然语言中的字词转为计算机理解的稠密向量Dense Vector。假设定义词向量的维度是n，定义句子最大限度包含单词数量为m，构成一张m*n的二维矩阵。循环的卷积与半池化层：等长卷积层，残差连接，循环叠加卷积与半池化。全局池化层：将以3,4,5个单词为单位同时进行卷积池化后的向量横向相加，增加特征的维度。输出层：该层的输入为全局池化层，经过SoftMax层作为输出层，进行分类。对于多分类问题使用SoftMax层,对于二分类问题使用一个含有sigmoid激活函数的神经元作为输出层。