"融合预训练模型文本特征的短文本分类方法研究"
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随着移动信息时代的到来,用户处理海量的短文本数据的情况变得越来越普遍。这些文本数据包括通信消息、商品评论、微博信息、新闻观点等,大多是非结构化的,具有海量性、稀疏性、实时性和不规则性等特点。由于这些特点,传统的文本分类方法很难有效应用于这种短文本数据。因此,提取短文本的特征并将其正确划分到所属的分类是自然语言处理方面的研究热点。 传统的机器学习方法中,采用文本向量空间模型(VSM)结合机器学习分类器来实现短文本分类。但是由于短文本的语义发散,其特征词难以提取,因此传统方法的效果并不理想。一些研究者尝试采用互信息、交叉熵、卡方分布、文本证据权重等方法来提取文本特征,并通过K近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)等分类器进行文本分类。此外,深度学习技术的出现也为文本分类带来了新的思路,有学者采用词向量结合卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)等方法来进行短文本分类。 本文提出了一种新的短文本分类方法,即融合预训练模型文本特征的短文本分类方法。该方法首先利用预训练模型来获取文本的语义表示,然后将这些表示与传统的文本特征进行融合,最后通过分类器来实现文本分类。具体来说,首先我们使用预训练的词向量模型(如Word2Vec、GloVe等)来获取文本的词向量表示,然后结合模型的上下文表示来获取更加丰富的语义信息。同时,我们还利用词频、TF-IDF等统计特征来增强文本的局部特征。最后,我们将这些特征进行融合,输入到分类器中进行分类。 实验结果表明,我们提出的融合预训练模型文本特征的短文本分类方法在多个数据集上都取得了较好的分类效果,相比传统的方法有了明显的提升。这表明预训练模型与传统文本特征的融合可以更好地捕捉短文本的语义信息,从而提高文本分类的准确性。因此,我们相信融合预训练模型文本特征的短文本分类方法具有很好的应用前景,可以在各种短文本数据的分类任务中发挥重要作用。
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