运用CNN-LSTM混合模型的短文本分类

马正奇1; 呼嘉明1; 龙铭1; 陈新1

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运用CNN-LSTM混合模型的短文本分类

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针对分类短文本时卷积神经网络(CNN)只提取局部特征和长短时记忆网络(LSTM)学习计算量大、处理时间长且随着短文本文字量增加与上下文的联系会减弱的问题,给出了基于CNN-LSTM混合模型算法.该算法融合CNN对短文本的特征提取能力,降低了文本数据量;利用LSTM的记忆能力,充分学习短文本的全局特征,进而对短文本进行更加有效地分类.实验结果表明,CNN-LSTM混合模型对短文本的分类效果远远好于CNN模型和LSTM模型.

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来源
《空军预警学院学报》 |2019年第4期|P.295-297|共4页
作者
马正奇1; 呼嘉明1; 龙铭1; 陈新1;
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作者单位

[1]空军预警学院武汉430019;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
短文本; 卷积神经网络; 长短时记忆网络; CNN-LSTM混合模型;

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