期刊专题

10.11896/j.issn.1002-137X.2018.06.037

基于改进自编码器的文本分类算法

引用
词的向量化表达是文本挖掘应用的必要前提.为了改善自编码器在词嵌入中的效果,提高文本分类的准确性,提出了一种改进的自编码器并将其用于文本分类.在传统自编码器的基础上,在隐藏层加入了一个全局调整函数,其将绝对值小的特征值调整到绝对值大的特征值上,实现了隐藏层特征向量的稀疏化.得到调整后的特征向量之后,采用全连接神经网络进行文本分类.在20news数据集上的实验结果表明,所提方法具有更好的词向量嵌入式效果,并且在文本分类中也具有更好的效果.

文本挖掘、自编码器、嵌入式向量、神经网络

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TP391.4(计算技术、计算机技术)

赛尔网络下一代互联网技术创新项目NGII20160410

2018-08-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共4页

208-210,240

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计算机科学

1002-137X

50-1075/TP

45

2018,45(6)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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