一种基于word2vec的文本分类方法

薛炜明; 侯霞; 李宁

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一种基于word2vec的文本分类方法

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提出一种基于word2 vec的文本分类方法,通过词向量进行文本特征表示,并通过相似度计算实现文本分类.通过大量实验对方法的性能和参数进行了分析,包括:1)基于word2vec解决传统词袋模型的降维问题的量化分析;2)关键词个数与相似度阈值的选取,对文本分类效果的影响;3)该方法与经典的KNN及其改进方法的效果对比.最终验证和分析了该方法的有效性与准确性.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2018年第1期|71-75|共5页
作者
薛炜明; 侯霞; 李宁;
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作者单位

北京信息科技大学计算机学院,北京100101;

北京信息科技大学计算机学院,北京100101;

北京信息科技大学计算机学院,北京100101;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
word2vec; 词向量; 文本分类; 降维; 相似度阈值;

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