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作品数：57被引量：167H指数：8
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主流价值观维度体系与计算模型
《信息传播研究》2024年第6期55-68,共14页王永滨 曹润泽 范伟健 林驰琛 
国家重点研发计划课题“主流价值观内容特征提取与分析识别技术”(2021YFF0901602)。
深入探讨了新闻主流价值观的维度构建与计算方法,提出了一套融合专家知识与深度学习技术的价值观维度体系。研究揭示了监督学习在预测价值观问题上的局限性,并深入分析了价值观维度的定义,提出了应对数据集选取难题的策略。在构建过程中...
关键词：主流价值观 新闻分类 维度 深度学习 
基于增强语言表示模型的网络新闻长文本分类的研究
《江汉大学学报（自然科学版）》2024年第4期37-44,共8页许楠桸 柯圆圆 胡晓莉 
江汉大学研究生科研创新基金项目(KYCXJJ202350)。
基于网络实时新闻内容数据,对一份具有时效的中文长文本数据集进行了新闻主题分类。利用年度关键词增强的分词方案提升分词精度,采用一种长文本压缩方法处理中文长文本的特殊数据,具体方法为选择关键句并利用TF-IDF算法提取长文本中关键...
关键词：ERNIE模型 预训练模型 新闻分类 长文本处理 中文文本 
基于BERT-CNN的网络新闻文本分类
《信息记录材料》2024年第8期156-158,161,共4页梁译方 季铎 
随着互联网的发展以及21世纪大数据时代的到来,我国网络用户数量已超过10亿,伴随着网络用户增长而来的是增速更快、增幅更大的网络信息数据。在纷杂的网络信息中,网络新闻成为网络用户获取外部信息和学习知识的重要来源,能够帮助人们更...
关键词：网络新闻分类 BERT CNN 分类模型 
文本分类中Prompt Learning方法研究综述被引量：1
《计算机工程与应用》2024年第11期50-61,共12页顾勋勋 刘建平 邢嘉璐 任海玉 
宁夏重点研发计划(引才专项)项目(2022BSB03044);宁夏自然科学基金(2021AAC03205);北方民族大学科研启动金项目(2020KYQD37)。
文本分类是自然语言处理中的一项基础任务,在情感分析、新闻分类等领域具有重要应用。相较于传统的机器学习和深度学习模型,提示学习可以在数据不足的情况下通过构建提示来进行文本分类。近年来,GPT-3的出现推动了提示学习方法的发展,...
关键词：提示学习 文本分类 情绪分析 新闻分类 
基于CNN特征增强和LSTM的新闻文本分类模型
《南宁师范大学学报（自然科学版）》2024年第1期70-77,共8页李亚宁 王汝凉 夏馨 
广西自然科学基金项目(2020GXNSFAA297184)。
传统的卷积神经网络(CNN)难以获取丰富的新闻文本特征.为了增强CNN网络的混合文本特征,该文提出一种融合CNN和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的双通道文本分类模型.该模型利用CNN池化层提取新闻语句的前后两段最大特征,以此构建特征增强的...
关键词：注意力机制 双向长短期记忆网络 新闻分类 池化层增强 双通道 
聚类标注和多粒度特征融合的基金新闻分类
《小型微型计算机系统》2024年第2期257-264,共8页胡菊香 吕学强 游新冬 周建设 
国家自然科学基金项目(62171043)资助;北京市自然科学基金项目(4212020)资助;国家语委项目(ZDI145-10,YB145-3)资助;北京市教育委员会科学研究计划项目(KM202111232001)资助。
针对人工标注类别耗时耗力、效率低,以及现有文本分类方法忽略词语、句子之间关系,未对文本分类关键特征赋予更高权重等问题,提出了一种基于聚类加权标注和多粒度特征融合的基金新闻分类方法.基于聚类加权的类别标注算法将K-Means和DBS...
关键词：多粒度 特征融合 文本分类 深度学习 
基层学校需要什么样的教育新闻
《四川教育》2024年第3期47-48,共2页余小刚 
随着社会分工的细化,一些学科尽管没有明显分支,但专业性在不断凸显。以新闻学为例,当今时代,随着各种行业专业性不断加强,新闻分类也十分明显,外交新闻、法制新闻、军事新闻、经济新闻、娱乐新闻、股市新闻、教育新闻……尽管这些词汇...
关键词：新闻事实 法制新闻 新闻受众 基层学校 娱乐新闻 新闻学 新闻分类 新闻属性 
基于贝叶斯算法的中文新闻标题分类研究
《现代信息科技》2023年第23期89-92,共4页郭泓 尚庆生 赵薇 韩运龙 
摘要是对消息的一种高度概括,因此,如何有效地对摘要进行快速、准确的识别,是当前中文摘要识别领域的一个重要课题。文章提出TF-IDF和贝叶斯算法相结合的新闻分类方法,通过TF-IDF算法提取短文文本中的特征词集合,捕捉短文文本表达的语义...
关键词：贝叶斯算法 TF-IDF 新闻分类 
基于RoBERTa-ATTLSTM新闻分类方法研究被引量：2
《计算机与数字工程》2023年第11期2620-2626,共7页兰正寅 周艳玲 张龑 曾张帆 
国家自然科学基金项目(编号:61977021);湖北省自然科学基金项目(编号:2021CFB503)资助。
针对解决新闻文本如何有效提取关键主题信息进行归纳分类的问题,提出一种基于RoBERTa-wwm与注意力机制混合的深度学习文本分类模型RoBERTa-ATTLSTM。模型首先采用RoBERTa-wwm预训练语言模型获取文本的动态特征信息;利用双向长短期记忆网...
关键词：文本分类 RoBERTa-wwm 双向长短期记忆 注意力机制 
基于权重词向量与改进TextCNN的中文新闻分类被引量：1
《软件导刊》2023年第9期59-64,共6页万铮 王芳 黄树成 
国家自然科学基金项目(61772244)。
为了解决单一深度学习模型提取信息不充分、分类效果不佳的问题,提出一种混合多神经网络的BA-Info-CNN-BiLSTM模型。该模型使用BERT作为词嵌入层,获得词的向量表示,再使用注意力机制让词获得不同权重;然后一方面将其送入改进的文本卷积...
关键词：文本分类 词嵌入 注意力机制 卷积神经网络 循环神经网络 
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