資料介紹
卷積神經網絡( CNN)和循環神經網絡(RNN)在自然語言處理,上得到廣泛應用,但由于自然語言在結構上存在著前后依賴關系,僅依靠卷積神經網絡實現文本分類將忽略詞的上下文含義,且傳統的循環神經網絡存在梯度消失或梯度爆炸問題,限制了文本分類的準確率。為此,提出一種卷積神經網絡和雙向長短時記憶(BiLSTM)特征融合的模型,利用卷積神經網絡提取文本向量的局部特征,利用BiLSTM提取與文本,上下文相關的全局特征,將兩種互補模型提取的特征進行融合,解決了單卷積神經網絡模型忽略詞在上下文語義和語法信息的問題,也有效避免了傳統循環神經網絡梯度消失或梯度彌散問題。在兩種數據集上進行對比實驗,實驗結果表明,所提特征融合模型有效提升了文本分類的準確率。
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