【摘 要】
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由于短文本特征较少,传统的机器学习方法直接应用到短文本分类上,准确率往往不高.新闻标题相较于一般的短文本来说特征更少,在分类过程中难以提高准确率.首先采用3种方式对新
【机 构】
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云南民族大学电气信息工程学院,云南民族大学云南省高校信息与通信安全灾备重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61540063),云南省应用基础研究计划(2016FD058,2018FD055),云南省教育厅科学研究基金(2017ZDX045),云南民族大学科学研究基金(2017QN02)
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由于短文本特征较少,传统的机器学习方法直接应用到短文本分类上,准确率往往不高.新闻标题相较于一般的短文本来说特征更少,在分类过程中难以提高准确率.首先采用3种方式对新闻标题的特征进行扩展,包括采用word2vec的方法寻找新闻标题中每个词在语义空间最相近的词,将最相近的词作为标题扩展词;采用fp-growth方法挖掘外部语料库的频繁项对新闻标题进行扩展;字向量和词向量两种标题表达方式扩展语义信息.其次提出了深度神经决策森林的分类算法.实验结果表明使用字词向量的双路卷积神经网络相对于单一词向量的卷积神经网络
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