采用CNN进行中文文本分类  

Chinese text classification using convolutional neural networks

作　　者：火善栋[1] Huo Shandong(School of Computer Science and Engineering,Chongqing Three Gorges University,Wanzhou 404100,China)

机构地区：[1]重庆三峡学院计算机科学与工程学院,万州404100

出　　处：《现代计算机》2023年第16期69-71,80,共4页Modern Computer

摘　　要：通过卷积神经网络,运用两种不同的方案对中文文本分类进行了对比实验,实验结果表明,对于中文文本分类问题,仅采用CNN中的全连接层并选择合适的特征词和激活函数就可以达到比较理想的分类效果。Through the convolutional neural network,two different schemes are used to conduct comparative experiments on Chinese text classification.The experimental results show that for the Chinese text classification problem,only the fully connected layer in CNN is used and the appropriate feature words and activation functions are selected.A more ideal classification effect can be achieved.

关 键 词：卷积神经网络 中文文本分类 特征词 激活函数 

分 类 号：TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP183[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]