中文文本分类

作品数：160被引量：1384H指数：17
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融合BERT词嵌入和注意力机制的中文文本分类被引量：19
《小型微型计算机系统》2022年第1期22-26,共5页孙红 陈强越 
国家自然科学基金项目(61472256,61170277,61703277)资助;上海市教委科研创新重点项目(12zz137)资助;沪江基金项目(C14002)资助。
文本分类是自然语言处理的一个重要领域.近年来,深度学习的方法被广泛应用于文本分类任务中.在处理大规模的数据时,为了兼顾分类的精度和处理效率,本文使用BERT训练词向量作为嵌入层,进一步优化输入语句的词向量,然后用双层的GRU网络作...
关键词：文本分类 自然语言处理 BERT 深度学习 
Bagging中文文本分类器的改进方法研究被引量：8
《小型微型计算机系统》2010年第2期281-284,共4页张翔 周明全 耿国华 
国家自然科学基金项目(60736008)资助
在文本分类研究中,集成学习是一种提高分类器性能的有效方法.Bagging算法是目前流行的一种集成学习算法.针对Bagging算法弱分类器具有相同权重问题,提出一种改进的Bagging算法.该方法通过对弱分类器分类结果进行可信度计算得到投票权重...
关键词：中文文本分类 可信度 ATTRIBUTE BAGGING 
基于关联规则挖掘的中文文本自动分类被引量：13
《小型微型计算机系统》2005年第8期1380-1383,共4页王元珍 钱铁云 冯小年 
科技部科技电子政务系统关键技术及应用系统的研究(2001BA110B01)资助;高等学校博士学科专项基金(200304870320)资助.
随着电子出版物和互联网文档的飞速增加,自动文档分类工作正变得日渐重要.提出一种基于关联规则的中文文本自动分类方法.该算法将文档视作事务,关键词视作项,利用改进的关联规则挖掘算法挖掘项和类别间的相关关系.挖掘出的规则形成分类...
关键词：基于关联的分类 中文文本分类 关联规则挖掘 
一种应用向量聚合技术的KNN中文文本分类方法被引量：13
《小型微型计算机系统》2004年第6期993-996,共4页李莹 张晓辉 王华勇 常桂然 
国家"8 63"高技术计划资助项目 ( 863 -3 0 6-ZD0 2 -0 2 -6)资助
针对 KNN文本分类方法中不考虑特征词关联的问题 ,提出一种改进方法 .这种方法基于对体现词和类别间相关程度的 CHI统计值分布的分析 ,应用向量聚合技术很好地解决了关联特征词的提取问题 .其特点在于 :聚合文本向量中相关联的特征词作...
关键词：KNN 中文文本分类 向量聚合 
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