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基于Stacking-Bert集成学习的中文短文本分类算法

         
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由于word2vec、Glove等静态词向量表示方法存在无法完整表示文本语义等问题,且当前主流神经网络模型在做文本分类问题时,其预测效果往往依赖于具体问题,场景适应性差,泛化能力弱。针对上述问题,提出一种多基模型框架(Stacking-Bert)的中文短文本分类方法。模型采用BERT预训练语言模型进行文本字向量表示,输出文本的深度特征信息向量,并利用TextCNN、DPCNN、TextRNN、TextRCNN等神经网络模型构建异质多基分类器,通过Stacking集成学习获取文本向量的不同特征信息表达,以提高模型的泛化能力,最后利用支持向量机(support vector machine,SVM)作为元分类器模型进行训练和预测。与word2vec-CNN、word2vec-BiLSTM、BERT-TexCNN、BERT-DPCNN、BERT-RNN、BERT-RCNN等文本分类算法在网络公开的三个中文数据集上进行对比实验,结果表明,Stacking-Bert集成学习模型的准确率、精确率、召回率和F_(1)均为最高,能有效提升中文短文本的分类性能。

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