基于Word2vec的微博短文本分类研究

张谦; 高章敏; 刘嘉勇

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随着微博等社会化媒体的信息量急剧膨胀,人们迫切需要实现这些信息的自动分类处理,以帮助用户快速查找所需信息和过滤垃圾信息.针对传统文本分类模型存在的特征维数灾难、无语义特征等问题,文章基于Word2vec模型对微博短文本进行了分类研究.鉴于Word2vec模型无法区分文本中词汇的重要程度,进一步引入TFIDF对Word2vec词向量进行加权,实现加权的Word2vec分类模型.最后合并加权Word2vec和TFIDF两种模型,实验结果表明合并后模型分类准确率高于加权Word2vec模型和使用TFIDF的传统文本分类模型.

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来源
《信息网络安全》 |2017年第1期|57-62|共6页
作者
张谦; 高章敏; 刘嘉勇;
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作者单位

四川大学电子信息学院,四川成都610065;

四川大学电子信息学院,四川成都610065;

四川大学电子信息学院,四川成都610065;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数据安全;
关键词
短文本分类; Word2vec; TFIDF; 支持向量机;

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