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一种基于深度学习的文本分类模型
被引量:
6
1
作者
陶恺
陶煌
《太原师范学院学报(自然科学版)》
2020年第4期45-51,共7页
针对金融类新闻数据在传统神经网络模型中所提取特征不足的问题,提出一种改进的文本分类模型,该模型优化了基于Word-Embedding+LSTM的神经网络模型,在实验中达到了更优的文本分类效果.
关键词
深度学习
文本分类
神经网络
LSTM循环神经网络
word-embedding
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职称材料
题名
一种基于深度学习的文本分类模型
被引量:
6
1
作者
陶恺
陶煌
机构
深圳市英威诺科技有限公司
山西大学数学科学学院
出处
《太原师范学院学报(自然科学版)》
2020年第4期45-51,共7页
文摘
针对金融类新闻数据在传统神经网络模型中所提取特征不足的问题,提出一种改进的文本分类模型,该模型优化了基于Word-Embedding+LSTM的神经网络模型,在实验中达到了更优的文本分类效果.
关键词
深度学习
文本分类
神经网络
LSTM循环神经网络
word-embedding
Keywords
deep-learning
text classification
neural network
LSTM
word-embedding
分类号
TP312.8 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
一种基于深度学习的文本分类模型
陶恺
陶煌
《太原师范学院学报(自然科学版)》
2020
6
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