基于改进的TFIDF和压缩自动编码器文本分类研究

靖慧; 杨振宇; 于敏

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基于改进的TFIDF和压缩自动编码器文本分类研究

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为了提高文本分类的分类效果和降低分类的错误率,本文将深度学习中的压缩自动编码器逐层叠加,提出基于改进的TFIDF和堆叠的压缩自动编码器SCAE(Stack Contractive Auto-Encoder)的文本分类思想,将SCAE构成深度神经网络,无监督的训练学习文本,提高特征提取的鲁棒性,并使用反向传播算法优化网络中的参数,在计算特征词的权重时,采用本文改进的TFIDF方法.通过实验将CAE和SAE(稀疏自动编码器)进行比较,采用支持向量机(SVM)分类.实验表明,单层的CAE比单层的SAE的分类性能更好,堆叠压缩编码器学习比堆叠的稀疏编码器的分类性能同样要好.

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来源
《山东轻工业学院学报（自然科学版）》 |2017年第3期|61-66|共6页
作者
靖慧; 杨振宇; 于敏;
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作者单位

齐鲁工业大学信息学院,济南 250353;

齐鲁工业大学信息学院,济南 250353;

齐鲁工业大学信息学院,济南 250353;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论、方法;
关键词
特征提取; 压缩自动编码器; 稀疏自动编码器; 堆叠压缩自动编码器; SVM; 文本分类;

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