事件卷积特征提升新闻文本分类效果

"基于事件卷积特征的新闻文本分类" 新闻文本分类是自然语言处理领域的一个重要任务，旨在根据文本内容将其归类到预定义的类别中。传统的文本分类方法主要依赖于词袋模型（Bag-of-Words）或TF-IDF等统计特征，但这些方法往往忽略了词汇间的语义关系和句子结构。随着深度学习的发展，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用，文本分类的性能得到了显著提升。然而，常规的CNN模型主要关注局部n-gram特征，对于长距离的依赖关系捕捉能力较弱。 本文提出的“基于事件卷积特征的新闻文本分类”模型，旨在解决这个问题。它引入了事件的概念，即通过分析文本中的依存关系来识别出关键的事件结构，这些事件不仅包含了语义信息，还反映了句子的语法结构。在新闻文本中，事件往往与新闻主题紧密相关，能有效捕捉文本的核心内容。 首先，模型通过依存句法分析抽取文本中的事件集合。依存句法分析是一种理解句子结构的方法，它分析词与词之间的依赖关系，有助于识别出句子的主要动词和其相关的名词、形容词等成分，这些成分通常构成了事件的主体。 接下来，事件被用作输入到卷积神经网络中，代替传统的n-gram特征。卷积层在每个事件上滑动，提取出事件级别的特征。这种事件卷积方式可以捕捉到事件内部的复杂结构和跨事件的关联，从而捕获长距离的依赖关系。 通过这种方式，模型能够更好地理解和分类文本，尤其对于新闻文本，可以更准确地识别出新闻的主题和情感倾向。实验结果显示，相较于传统的文本分类方法，如基于n-gram的CNN模型，基于事件卷积特征的模型在中文新闻语料的多分类任务中表现出更高的稳定性和准确性，验证了模型的有效性。 此外，这一方法也强调了事件特征的重要性。事件作为语义单元，可以跨越局部的n-gram限制，提供更丰富的上下文信息，有助于模型理解文本的深层含义。这在处理新闻这类结构化信息丰富的文本时特别有用，因为新闻通常包含许多重要的事件信息。 这篇论文为文本分类提供了一个新的视角，即通过事件来构建模型，有效地利用了语义和句法信息，提高了分类性能。这种方法有望在新闻分析、舆情监控、信息提取等领域得到广泛应用。