一种基于双通道卷积神经网络的短文本分类方法.pdf

"一种基于双通道卷积神经网络的短文本分类方法" 基于双通道卷积神经网络的短文本分类方法是一种新的文本分类方法，该方法通过引入词性概率（CPoS）和应用场景（AS）特征，来改进传统的文本分类方法。该方法可以解决传统方法中短文本表征稀疏和不精准的问题。 双通道卷积神经网络（DCNN）是一种深度学习模型，该模型可以自动地学习文本特征，并对文本进行分类。该模型由两个通道组成，一个通道用于学习词性概率特征，另一个通道用于学习应用场景特征。通过这两个通道的融合，可以得到更加准确的文本分类结果。 该方法的优点在于可以解决传统方法中的短文本表征稀疏和不精准的问题。实验结果表明，该方法在准确率、召回率和F1值等指标上都有明显的提高。 词性概率（CPoS）是指在自然语言处理中，根据词语的词性来计算其概率分布。该技术可以用于文本分类、命名实体识别、语法分析等领域。应用场景（AS）是指根据文本的应用场景来确定其分类标签。该技术可以用于文本分类、信息检索、推荐系统等领域。 该方法的应用前景广阔，可以应用于智能客服、信息检索、推荐系统、自然语言处理等领域。该方法可以帮助企业和组织更好地处理和分析文本数据，从而提高决策效率和竞争力。 基于双通道卷积神经网络的短文本分类方法是一种创新型的文本分类方法，该方法可以解决传统方法中的短文本表征稀疏和不精准的问题，具有广阔的应用前景。 关键词：卷积神经网络、短文本分类、文本表征、词性概率、应用场景。 资源文献信息： ZHANG Xiaochuan, SANG Ruiting, ZHOU Zehong, et al. A Short Text Classification Method Based on Dual-Channel Convolutional Neural Network[J]. Journal of Chongqing University of Technology (Natural Science), 2019, 33(1): 45-52. 该文献是 Chongqing University of Technology 的期刊论文，发表于 2019 年 1 月。该论文提出了基于双通道卷积神经网络的短文本分类方法，并进行了实验验证，结果表明该方法可以提高文本分类的准确率和召回率。 作者信息： ZHANG Xiaochuan, male, professor, mainly engaged in computer artificial intelligence, software engineering, and natural language processing research. Email: 173974950@qq.com. SANG Ruiting, female, master's degree, mainly engaged in natural language processing and intelligent robotics research. ZHOU Zehong, male, professor, mainly engaged in computer artificial intelligence, software engineering, and natural language processing research.