基于深度学习短文本去噪算法的研究与应用分析  

Research and Application Analysis of the Short-text Denoising Algorithm Based on Deep Learning

作　　者：付赛红[1] 常汉杰[1] FU Saihong;CHANG Hanjie(Haining College of Zhejiang Radio and Television University,Haining Zhejiang 314400)

机构地区：[1]浙江广播电视大学海宁学院,浙江海宁314400

出　　处：《软件》2022年第4期35-37,共3页Software

基　　金：2018年度浙江省教育厅高校访问学者(境外培训)教师专业发展项目“基于深度学习的不良带噪短文本的识别研究”(FX2018168)的研究成果。

摘　　要：在人们对文本采集需求不断提升的背景下,带噪短文本去噪问题成为研究的重点问题。基于此,分析了带噪短文本的结构特征以及噪声特征,并对几种传统文本去噪算法进行了简要介绍,然后探讨了快速去噪的算法流程和相关技术,以期能够为相关从业人员提供有效参考。With the increasing demand for text collection,the denoising problem of noisy short text has become the key problem.Based on this,the structure and noise features of noised short text are analyzed,briefly introduce several traditional text denoising algorithms,and then discuss the algorithm process and related technologies of rapid denoising,in order to provide effective reference for relevant practitioners.

关 键 词：带噪文本 去噪 算法 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]