序列—结构的文本分类算法

作     者：刘蕊 沈海斌 Liu Rui;Shen Hai-bin

作者机构：浙江大学超大规模集成电路设计研究所杭州310027 

出 版 物：《电子技术（上海）》 (Electronic Technology)

年 卷 期：2018年第47卷第2期

页      码：1-4页

摘      要：Bi-LSTM输入为时间序列,可以挖掘词序列间的隐藏信息,但易忽略文本句子间的结构信息。CNN具位移不变性的优势,可以有效抽取文本句子间的结构特征,但很难察觉词序列间的隐藏信息。因此文章提出了序列—结构的文本分类算法,该算法将Bi-LSTM和CNN相结合形成优势互补,从词序列和文本结构上抽取文本信息,并结合注意力机制,减少信息冗余,优化特征向量,进一步提高分类的准确性。选择单纯的神经网络和加入注意力机制的神经网络作为比较对象,证明本算法的可行性和有效性。

主 题 词：Bi-LSTM CNN 文本分类 注意力机制 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-0755.2018.02.001

馆 藏 号：203283344...