| BiGRU结合注意力机制的文本分类研究 |
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| 引用本文： | 黄忠祥,李明. BiGRU结合注意力机制的文本分类研究[J]. 北京联合大学学报(自然科学版), 2021, 35(3): 47-52. DOI: 10.16255/j.cnki.ldxbz.2021.03.009 |
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| 作者姓名： | 黄忠祥 李明 |
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| 作者单位： | 重庆师范大学 计算机与信息科学学院,重庆 401331 |
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| 摘 要： | 随着信息时代的发展,文本包含的信息量越来越多,而同一段文本可以隶属于不同的类别,为了提升多标签文本分类任务的准确率,提出了一种基于ALBERT预训练、双向GRU并结合注意力机制的改进的多标签文本分类模型——BiGRU-Att模型.在百度发布的中文事件抽取数据集上进行实验,该模型的识别准确率达到了99.68％,相对比较组的BiLSTM-Att、LSTM-Att、BiGRU、BiLSTM、LSTM等模型的测试结果,准确率更高,性能更优.实验结果表明,改进的BiGRU-Att模型能有效提升多标签文本分类任务的准确率.
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| 关 键 词： | 多标签 预训练 双向门控循环单元(BiGRU) 注意力机制 |
Research on Text Classification Based on BiGRU Combined with Attention Mechanism |
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| HUANG Zhongxiang,LI Ming. Research on Text Classification Based on BiGRU Combined with Attention Mechanism[J]. Journal of Beijing Union University, 2021, 35(3): 47-52. DOI: 10.16255/j.cnki.ldxbz.2021.03.009 |
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| Authors: | HUANG Zhongxiang LI Ming |
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| Abstract: | |
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