CNN-ELM混合模型提升短文本分类性能

本文主要探讨了在自然语言处理领域的研究中，针对短文本分类任务如何通过结合不同的神经网络结构和分类算法来提升性能的问题。论文提出了一种名为CNN-ELM混合短文本分类模型，该模型创新性地将卷积神经网络（CNN）与极速学习机（ELM）相结合。在具体实施上，首先，通过预训练词向量构建文本矩阵作为输入数据，这一步骤利用了词嵌入技术，有助于捕捉文本中的语义信息。接着，CNN用于特征提取，它能够捕捉局部特征，并通过Highway网络进行特征优化，增强特征表示的表达能力。 Highway网络是一种有效的深度学习结构，它允许信息在网络的不同层之间自由流动，从而提高特征的灵活性和有效性。然后，模型引入了误差最小化极速学习机（EM-ELM）作为分类器，这是一种高效的非线性映射方法，可以快速找到最优解，同时保持较高的分类精度。 相比于传统的机器学习模型和深度学习模型，CNN-ELM混合模型的优势在于其能够提取出更具代表性的文本特征，并且在速度和准确性上具有明显优势。实验结果在多种英文数据集上验证了这一观点，证明了该模型在短文本分类任务中表现出色，尤其是在处理简洁且信息密集的文本时，它的优势更为显著。 此外，该研究还介绍了作者团队的背景，包括韩众和、夏战国和杨婷，他们在深度学习、自然语言处理、机器学习和数据挖掘等领域有深入的研究。他们基于国家自然科学基金项目的资助，共同完成了这项创新性的工作。 总结来说，这篇论文提供了一种新颖的短文本分类策略，通过CNN-ELM混合模型展示了如何有效融合不同神经网络技术以提高文本分类的性能，这对于NLP领域的发展具有重要的理论和实践价值。