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基于张量空间模型的中文文本分类
被引量：
2
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作者
何伟
胡学钢
谢飞
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第12期1806-1810,共5页
针对传统的基于向量的中文文本表示方法预处理过程比较复杂,应用于高维数据容易产生维数灾难的局限性,文章提出了一种基于张量空间模型的中文文本分类方法,用三阶张量表示文本集,将基于向量的kNN分类器扩展到张量上以构建分类器。该方...
针对传统的基于向量的中文文本表示方法预处理过程比较复杂,应用于高维数据容易产生维数灾难的局限性,文章提出了一种基于张量空间模型的中文文本分类方法,用三阶张量表示文本集,将基于向量的kNN分类器扩展到张量上以构建分类器。该方法简化了预处理过程,提高了准确率,并使得更多张量学习方法能够在中文文本分类中得以应用。实验证明其具有较高的分类准确率,有一定的实用价值。
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关键词
文本分类
张量空间模型
最临近方法
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职称材料
基于L-STM模型的中文情感分类
被引量：
6
2
作者
王景中
庞丹丹
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第11期3438-3443,共6页
现有情感分类方法将词作为文本特征,把高阶数据展开为向量形式,同时映射到高维向量空间进行训练,但数据原有高阶结构必然受到影响,甚至造成文本数据特征维数过高,最终引起过拟合现象。面对这种情况,利用张量空间模型令文本数据张量化,基...
现有情感分类方法将词作为文本特征,把高阶数据展开为向量形式,同时映射到高维向量空间进行训练,但数据原有高阶结构必然受到影响,甚至造成文本数据特征维数过高,最终引起过拟合现象。面对这种情况,利用张量空间模型令文本数据张量化,基于STM模型配合LSTM神经网络实现L-STM算法模型,将向量序列作为LSTM网络输入,由此实现更高级优化,可有效降低参数最优解计算期间迭代次数。经实验分析不难发现,基于张量空间的L-STM模型可消除文本数据过拟合问题,加快训练速度,全面保证情感文本分类准确率。
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关键词
情感分类
词向量
张量空间模型
支持
张量
机
LSTM神经网络
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职称材料
题名
基于张量空间模型的中文文本分类
被引量：
2
1
作者
何伟
胡学钢
谢飞
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
出处
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第12期1806-1810,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60975034)
安徽省自然科学基金资助项目(090412044)
文摘
针对传统的基于向量的中文文本表示方法预处理过程比较复杂,应用于高维数据容易产生维数灾难的局限性,文章提出了一种基于张量空间模型的中文文本分类方法,用三阶张量表示文本集,将基于向量的kNN分类器扩展到张量上以构建分类器。该方法简化了预处理过程,提高了准确率,并使得更多张量学习方法能够在中文文本分类中得以应用。实验证明其具有较高的分类准确率,有一定的实用价值。
关键词
文本分类
张量空间模型
最临近方法
Keywords
text categorization
tensor space model（TSM）
k-nearest neighbors（kNN）
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于L-STM模型的中文情感分类
被引量：
6
2
作者
王景中
庞丹丹
机构
北方工业大学计算机学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第11期3438-3443,共6页
文摘
现有情感分类方法将词作为文本特征,把高阶数据展开为向量形式,同时映射到高维向量空间进行训练,但数据原有高阶结构必然受到影响,甚至造成文本数据特征维数过高,最终引起过拟合现象。面对这种情况,利用张量空间模型令文本数据张量化,基于STM模型配合LSTM神经网络实现L-STM算法模型,将向量序列作为LSTM网络输入,由此实现更高级优化,可有效降低参数最优解计算期间迭代次数。经实验分析不难发现,基于张量空间的L-STM模型可消除文本数据过拟合问题,加快训练速度,全面保证情感文本分类准确率。
关键词
情感分类
词向量
张量空间模型
支持
张量
机
LSTM神经网络
Keywords
sentiment classification
word2vec
tensor space
support tensor machine
LSTM neural network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
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作者
出处
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1
基于张量空间模型的中文文本分类
何伟
胡学钢
谢飞
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2010
2
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职称材料
2
基于L-STM模型的中文情感分类
王景中
庞丹丹
《计算机工程与设计》
北大核心
2018
6
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职称材料
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