×

基于双通道词向量的卷积胶囊网络文本分类算法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:0.85 MB | 2021-05-24

分享资料个

　　基于向量空间模型的文本分类方法的文本表示具有高纬度、高稀疏的特点，特征表达能力较弱，且特征工程依赖人工提取，成本较髙。针对该问题，提出基于双通道词向量的卷积胶囊网络文本分类算法。将WordⅤec训练的词向量与基于特定文本分类任务扩展的语境词向量作为神经网络的2个输入通道，并采用具有动态路由机制的卷积胶囊网络模型进行文本分类。在多个英文数据集上的实验结果表明，双通道的词向量训练方式优于单通道策略，与LSTM、RAE、 MV-RNN等算法相比，该算法具有较高的文本分类准确率。

下载并关注上传者 开通VIP，低至0.08元下载/次

声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。 举报投诉

评论(0)
发评论

下载排行榜

全部0条评论

快来发表一下你的评论吧 !