基于词嵌入聚类与卷积神经网络的短文本语义扩展提升分类性能

本文探讨了一种新颖的方法，旨在通过词嵌入聚类和卷积神经网络（CNN）来提升短文本分类的性能。随着大数据时代的到来，有效处理和利用文档中的隐藏信息对文本分类至关重要。然而，短文本数据的稀疏性和语义对上下文的敏感性常常成为提高分类精度的挑战。为了克服这些局限，研究者提出了一种统一的框架，它结合了词嵌入技术与聚类算法，以及深度学习的CNN模型。 首先，词嵌入是一种将单词转换为连续向量表示的技术，能够捕捉词汇间的语义关系。在这个框架中，作者利用词嵌入将短文本中的词语转化为密集的向量表示，这有助于保留原始信息的同时，减少了因数据稀疏导致的分类难题。 词嵌入聚类则进一步对相似的词向量进行分组，形成语义单元，这些单元代表了共享的语义特征。这样，即使在数据稀缺的情况下，也能增强文本的表达能力，为后续的分类任务提供更为丰富的信息。 然后，引入了卷积神经网络（CNN），一种在自然语言处理领域表现出色的深度学习模型。CNN通过滑动窗口的方式对文本进行局部特征提取，能够捕捉到不同长度的n-gram模式，这对于短文本尤其重要，因为它们可能缺乏全局上下文信息。通过堆叠多层卷积层和池化层，CNN能够逐渐提取出文本的高层次特征，提高了模型对文本语义的理解和识别能力。 最后，整个方法将词嵌入聚类和CNN模型无缝整合，通过预处理阶段的词向量聚类，然后在CNN中利用这些语义单元作为输入，使得模型能够更有效地理解和处理短文本中的复杂语义。实验结果表明，这种融合策略显著提高了短文本分类的准确性和鲁棒性，证明了其在实际应用中的有效性。 本文的研究为短文本分类问题提供了一个创新的解决方案，通过词嵌入聚类和CNN的有效结合，有效地解决了数据稀疏性和语义敏感性问题，为提高文本分类性能开辟了新的路径。这项工作不仅提升了学术界对深度学习在文本分析领域的认识，也为实际场景中的信息检索、情感分析等应用提供了有力支持。