基于卷积神经网络和贝叶斯分类器的句子分类模型
Sentence classification model based on convolution neural network and Bayesian classifier
1. 山东师范大学 信息科学与工程学院, 济南 250014
2. 山东省分布式计算机软件新技术重点实验室, 济南 250014
3. 山东交通学院 信息科学与电气工程学院, 济南 250014
4. 菏泽学院 计算机学院, 山东 菏泽 274015
摘要
针对传统句子分类模型存在特征提取过程复杂且分类准确率较低等不足，利用当下流行的基于深度学习模型的卷积神经网络在特征提取上的优势，结合传统句子分类方法提出一种基于卷积神经网络和贝叶斯分类器的句子分类模型。该模型首先利用卷积神经网络提取文本特征，其次利用主成分分析法对文本特征进行降维，最后利用贝叶斯分类器进行句子分类。实验结果表明在康奈尔大学公开的影评数据集和斯坦福大学情感分类数据集上，所提模型优于只使用深度学习的模型或传统句子分类模型。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61373148)
国家青年自然科学基金资助项目(61502151)
山东省社科规划项目(17CHLJ18,17CHLJ33,17CHLJ30)
山东省自然科学基金资助项目(ZR2014FL010)
山东省教育厅基金资助项目(J15LN34)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.07.0525
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 333-336,341
文章编号: 1001-3695(2020)02-003-0333-04
发布历史
[2020-02-05] 印刷出版
引用本文
李文宽, 刘培玉, 朱振方, 等. 基于卷积神经网络和贝叶斯分类器的句子分类模型 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (2): 333-336,341. (Li Wenkuan, Liu Peiyu, Zhu Zhenfang, et al. Sentence classification model based on convolution neural network and Bayesian classifier [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (2): 333-336,341. )
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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《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
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