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题名DBN在中文文本分类中的应用
被引量：2
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作者
蔡利忠
蔡晓晨
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机构
锡林郭勒电业局变电管理处
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第9期2974-2978,2991,共6页
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文摘
为提高中文文本的分类效果,提出基于深度置信网络的中文文本分类模型,分别以文本的TF-IDF和LSI特征作为输入,利用深度置信网络强大的特征学习能力获取深层次特征,提高最终的分类效果。实验结果表明,LSI特征更适合作为深度置信网络文本分类模型的输入,相比SVM等浅层模型,深度置信网络在中文文本分类任务中更加有效,经过合理的训练和参数设置可以取得比SVM模型更好的分类效果,分类准确率提高了3.4%。
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关键词
文本分类
深度置信网络
文本特征
LSI特征
受限制玻尔兹曼机
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Keywords
text classification
deep belief networks
text feature
LSI feature
RBM
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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