基于TextCNN的中国古诗文分类方法研究  

作　　者：史沛卓 陈凯天 钟叶珂 雷向欣[1] 

机构地区：[1]华东理工大学,上海市200000

出　　处：《电子技术与软件工程》2021年第10期190-192,共3页ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING

基　　金：大学生创新创业训练计划资助项目。

摘　　要：本文着眼于深度学习在中国古诗文上的应用,提出了一个基于TextCNN构建的古诗文分类模型,在GitHub的chinesepoetry数据集上选取五类文本进行训练,并在25%的测试集上取得了0.87的加权f1得分。实验结果表明该模型可以有效应用于中国古诗文的文本分类。

关 键 词：深度学习 TextCNN 分类方法 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.1[自动化与计算机技术—控制科学与工程] I207.22[文学—中国文学]