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文本表示和分类是自然语言理解领域的研究热点。目前已有很多文本分类方法，包括卷积网络、递归网络、自注意力机制以及它们的结合。但是，复杂的网络并不能从根本上提高文本

在对类别模糊的文本进行分类时，主题模型只考虑文档和主题级别信息，未考虑底层词语间的隐含信息且多数主题信息复杂、中心不明确。为此，提出一种改进的文本分类方法。通过分位数选择中心明确的主题，将其映射

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