基于CNN与KNN的短文本深度学习分类算法优化

本文主要探讨了基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）和K近邻（K-Nearest Neighbor, KNN）的短文本分类算法的研究。传统的KNN方法在处理短文本分类任务时，面临着两个主要挑战：特征维度过高和数据稀疏性。为解决这些问题，作者提出了一个创新的方法，即结合神经网络语言模型和卷积神经网络的优势。 首先，文章采用了神经网络语言模型来训练短文本的词向量，这是一种能够捕捉词汇语义关系的技术，有助于减少原始文本的特征维度，并且能更好地处理文本中的局部上下文信息。通过这种方式，文本被转换成密集的向量表示，从而解决了数据稀疏性问题。 接着，利用卷积神经网络对这些训练好的词向量表示的文本进行特征提取。卷积层可以捕获文本中的局部模式和结构，有效地提取出文本的抽象特征。这些特征不仅包含了单词级别的信息，也包含了句子级别的语义理解。 在特征提取之后，文章使用KNN作为分类器，基于提取的特征进行短文本的分类。与传统的KNN方法相比，这种方法利用了深度学习的表示学习能力，提高了分类的精度、召回率以及F1分数。 研究者在包含不同数量句子的数据集上进行了实验验证，结果显示，基于CNN和KNN的短文本分类算法在准确率、召回率和F1值等关键性能指标上均有所提升，尤其是在处理短文本时，其效果更为显著。 本文的主要贡献包括提出了一种新颖的短文本分类策略，通过结合神经网络语言模型和卷积神经网络的优势，有效解决了传统KNN方法在短文本分类中的局限。这对于文本挖掘、社交网络分析等领域具有重要的实践价值和理论意义。 作者方面，殷亚博是硕士研究生，专注于机器学习和自然语言处理；杨文忠是副教授，而杨慧婷和许超英则是硕士研究生，共同参与了这项研究。研究得到了国家重点基础研究发展计划项目和国家自然科学基金的支持。整个研究过程严谨，从数据预处理到算法设计和实验验证，都体现出对短文本分类问题的深入理解和实践经验。