| 基于LSTM-Attention的中文新闻文本分类 |
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| 引用本文： | 蓝雯飞,徐 蔚,汪敦志,潘鹏程. 基于LSTM-Attention的中文新闻文本分类[J]. 中南民族大学学报(自然科学版), 2018, 0(3): 129-133 |
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| 作者姓名： | 蓝雯飞 徐 蔚 汪敦志 潘鹏程 |
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| 作者单位： | 中南民族大学计算机科学学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61379059) |
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| 摘 要： | ![]()
经典的LSTM分类模型,一种是利用LSTM最后时刻的输出作为高一级的表示,而另一种是将所有时刻的LSTM输出求平均作为高一级的表示.这两种表示都存在一定的缺陷,第一种缺失了前面的输出信息,另一种没有体现每个时刻输出信息的不同重要程度.为了解决此问题,引入Attention机制,对LSTM模型进行改进,设计了LSTM-Attention模型.实验结果表明:LSTM分类模型比传统的机器学习方法分类效果更好,而引入Attention机制后的LSTM模型相比于经典的文本分类模型,分类效果也有了一定程度的提升.
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| 关 键 词： | 自然语言处理；深度学习；文本分类；长短时记忆神经网络；注意力机制 |
Text Classification of Chinese News Based on LSTM-Attention |
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| Abstract: | ![]()
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| Keywords: | natural language processing deep learning text classification Long Short-Term Memory Neural Network attention mechanism |
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