【摘 要】
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为更好解决卷积神经网络提取特征不充分,难以处理长文本结构信息和捕获句子语义关系等问题,提出一种融合CNN和自注意力BiLSTM的并行神经网络模型TC-ABlstm.对传统的卷积神经网络进行改进,增强对文本局部特征的提取能力;设计结合注意力机制的双向长短期记忆神经网络模型来捕获文本上下文相关的全局特征;结合两个模型提取文本特征的优势,提高分类的准确性.在搜狗语料库和复旦大学中文语料库上的实验结果表明,所提模型能有效提升文本分类准确度.
【机 构】
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燕山大学 信息科学与工程学院,河北 秦皇岛 066004
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为更好解决卷积神经网络提取特征不充分,难以处理长文本结构信息和捕获句子语义关系等问题,提出一种融合CNN和自注意力BiLSTM的并行神经网络模型TC-ABlstm.对传统的卷积神经网络进行改进,增强对文本局部特征的提取能力;设计结合注意力机制的双向长短期记忆神经网络模型来捕获文本上下文相关的全局特征;结合两个模型提取文本特征的优势,提高分类的准确性.在搜狗语料库和复旦大学中文语料库上的实验结果表明,所提模型能有效提升文本分类准确度.
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