WideText：结合宽度与词向量的文本分类增强模型

"这篇论文提出了一种新的文本分类模型——WideText，旨在解决词向量模型在记忆能力和全局词特征提取上的不足。WideText模型结合了词向量和TF-IDF特征，通过清洗、分词、词元编码等预处理步骤，计算TF-IDF值并进行向量化，同时利用词嵌入矩阵对词向量进行编码和叠加。模型将这两种特征拼接后输入到输出层，用于计算各类别的概率。实验结果显示，WideText在性能上优于词向量模型和前馈神经网络分类器。关键词包括Word2Vec、FastText、WideText和文本分类。" 本文探讨了深度学习在文本分类中的应用，特别是针对词向量模型存在的问题，如记忆能力有限和缺乏全局词特征，提出了一个名为WideText的新型文本分类模型。词向量模型，如Word2Vec和FastText，虽然能够捕获词汇的局部上下文信息，但在处理长距离依赖或全局信息时表现不佳。为了解决这些问题，WideText模型引入了宽度特征，即基于TF-IDF的统计特征，来增强模型的记忆能力和对全局信息的捕获。 在WideText模型的构建过程中，首先对原始文本进行预处理，包括清洗、分词、词元编码和构建词典，以标准化文本数据。接着，计算每个词的TF-IDF值，这有助于识别文本中的关键信息，并将每条文本转换为固定长度的向量。同时，使用词向量技术（例如Word2Vec或FastText）将每个词编码为低维向量，这些向量通过嵌入和平均操作进行叠加，形成词向量特征。然后，将TF-IDF向量与词向量特征拼接，形成综合特征表示。最后，这些特征被送入输出层，通过计算概率分布来预测文本所属的类别。 实验部分比较了WideText模型与仅使用词向量的模型以及前馈神经网络分类器的性能。结果表明，WideText模型在分类准确性上有所提升，特别是在保留词向量的表达能力的同时，增强了模型对全局信息的处理能力。这表明宽度特征的引入对于改善文本分类的性能是有益的，为文本分类任务提供了一个有效的解决方案。 WideText模型是词向量方法的一个重要改进，它结合了统计特征和深度学习的优势，有望在文本分类领域产生更广泛的应用。通过这种方式，模型可以更好地理解文本的语义和结构信息，从而提高分类效果。这对于信息检索、情感分析、新闻分类等应用场景具有重要的实践价值。