基于栈式降噪自动编码器的中文短文本分类

邱爽; 姜明洋; 张智丰; 卢奕南; 裴志利

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基于栈式降噪自动编码器的中文短文本分类

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深度学习技术已经广泛应用到大数据处理中,并在很多方面获得了可观的成绩.其中,自编码神经网络作为一种特征降维算法已被广大专家学者所应用.本文主要讨论一种改进的自动编码器——栈式降噪自编码神经网络(The Stacked Denoising Auto Encoder,SDAE),该算法使学习到的特征更加具有鲁棒性.并研究了该算法基于Re LU激活函数的中文短文本分类.与KNN,SVM,BP对比,无论召回率还是准确率,SDAE均优于KNN、BP、SVM.

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来源
《内蒙古民族大学学报：自然科学版》 |2017年第5期|400-405|共6页
作者
邱爽; 姜明洋; 张智丰; 卢奕南; 裴志利;
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作者单位

内蒙古民族大学数学学院;

内蒙古民族大学计算机科学与技术学院;

吉林大学计算机科学与技术学院;

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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
栈式降噪自编码; 文本分类; 深度学习; 降维;

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