基于改进的TextCNN模型的中文文本分类系统

摘要：

随着互联网的快速发展，网络上的信息呈现出爆炸式的增长。面对这些海量的信息数据，如何进行快速的文本分类就显得非常的重要。为了实现文本的快速分类，针对多文本分类的问题提出并设计了一种基于改进的TextCNN模型的中文文本分类模型，即Bert-TextCNN-Highway模型。基于此模型，在明确了相应系统需求的基础上，对系统的设计与实现进行了介绍。在系统的设计和实现中，主要采用了写前端界面和中间数据传输的相关技术，并利用Boostrap框架进行前端页面的编写和Django框架对前后端数据传输的编写。通过该系统，可以快速有效地进行中文文本分类。

关键词：Bert模型、TextCNN模型、Highway网络、系统设计

在线出版日期：2024-01-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：125-126