稀疏数据下结合词向量的短文本分类模型研究
Research on short text classification model combined with word vector for sparse data
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院, 上海 200082
摘要
针对短文本缺乏足够共现信息所产生的词与词之间弱连接，且难以获取主题词的情况，导致面向短文本分类工作需要人工标注大量的训练样本，以及产生特征稀疏和维度爆炸的问题，提出了一种基于注意力机制和标签图的单词共生短文本分类模型（WGA-BERT）。首先利用预先训练好的BERT模型计算上下文感知的文本表示，并使用WNTM对每个单词的潜在单词组分布进行建模，以获取主题扩展特征向量；其次提出了一种标签图构造方法捕获主题词的结构和相关性；最后，提出了一种注意力机制建立主题词之间，以及主题词和文本之间的联系，解决了数据稀疏性和主题文本异构性的问题。实验结果表明，WGA-BERT模型对于新闻评论类的短文本分类，比传统的机器学习模型在分类精度上平均提高了3%。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61975124)
上海自然科学基金资助项目(20ZR1438500)
上海市科委科技行动计划资助项目(20DZ2308700)
上海市经信委软件和集成电路产业发展专项(RX-RJJC-02-20-4212)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.08.0359
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第3期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 711-715,750
文章编号: 1001-3695(2022)03-011-0711-05
发布历史
[2021-11-29] 优先出版
[2022-03-05] 印刷出版
引用本文
杨阳, 刘恩博, 顾春华, 等. 稀疏数据下结合词向量的短文本分类模型研究 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (3): 711-715,750. (Yang Yang, Liu Enbo, Gu Chunhua, et al. Research on short text classification model combined with word vector for sparse data [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (3): 711-715,750. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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