| ERNIE-CNN文本分类模型 |
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| 引用本文： | 齐佳琪,迟呈英,战学刚. ERNIE-CNN文本分类模型[J]. 辽宁科技大学学报, 2021, 44(1): 56-61. DOI: 10.13988/j.ustl.2021.01.009 |
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| 作者姓名： | 齐佳琪 迟呈英 战学刚 |
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| 作者单位： | 辽宁科技大学 计算机与软件工程学院,辽宁 鞍山 114051 |
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| 摘 要： | 基于word2vec和BERT词向量技术的方法在文本分类分词过程中存在着错误传播问题,提出了融合ERNIE词向量技术的卷积神经网络模型.针对中文文本,运用ERNIE实体掩码的方式捕获词汇和语义信息,使用卷积神经网络进行特征提取.在THUCNews开源数据集上,准确率达到93.95％,比Word2Vec-CNN高出3.4％,BERT-CNN高出3.07％.实验结果证明了本文模型在缓解错误传播问题的有效性.
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| 关 键 词： | 文本分类 ERNIE 词向量 卷积神经网络 |
ERNIE-CNN text classification model |
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| QI Jiaqi,CHI Chengying,ZHAN Xuegang. ERNIE-CNN text classification model[J]. Journal of University of Science and Technology Liaoning, 2021, 44(1): 56-61. DOI: 10.13988/j.ustl.2021.01.009 |
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| Authors: | QI Jiaqi CHI Chengying ZHAN Xuegang |
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