基于BiLSTM神经网络的特征融合短文本分类算法.pdf
这篇论文提出了一种基于双向长短时记忆神经网络（BiLSTM）和Word2Vec、TF-IDF和LDA主题模型的短文本分类算法（WT-BiLSTM）。该算法能够融合词汇重要程度特征、文本主题特征和短文本语义特征，避免了RNN模型梯度爆炸和梯度消失问题。实验结果表明，该算法能够有效解决短文本分类过程中出现的问题，并且分类准确率得到一定程度的提升。
知识点：
1. BiLSTM神经网络：双向长短时记忆神经网络，是一种常用的神经网络架构，能够同时考虑长期依赖关系和短期依赖关系。
2. Word2Vec模型：是一种常用的词嵌入模型，能够将词语转换为稠密的向量表示，从而捕捉词语之间的语义关系。
3. TF-IDF模型：是一种常用的文本表示方法，能够捕捉文本中的关键词信息和词频信息。
4. LDA主题模型：是一种常用的主题模型，能够捕捉文本中的隐藏主题信息。
5. 短文本分类：是一种常用的自然语言处理任务，旨在对短文本进行分类。
6. 机器学习：是一种常用的人工智能技术，旨在使机器能够自动地学习和分类数据。
7. 深度学习：是一种常用的机器学习技术，旨在使用神经网络来学习和分类数据。
8. 神经网络：是一种常用的机器学习模型，旨在模拟人脑神经网络的结构和功能。
9. 短文本特征提取：是指从短文本中提取有用的特征信息，以便于分类和分析。
10. 语义特征提取：是指从文本中提取有用的语义信息，以便于分类和分析。
11. 文本分类：是一种常用的自然语言处理任务，旨在对文本进行分类。
12. 机器学习算法：是一种常用的人工智能技术，旨在使机器能够自动地学习和分类数据。
13. 深度学习算法：是一种常用的机器学习技术，旨在使用神经网络来学习和分类数据。
14. 短文本分类算法：是一种常用的自然语言处理任务，旨在对短文本进行分类。
15. 数据建模：是一种常用的技术，旨在对数据进行分析和建模，以便于分类和预测。
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