基于注意力CNLSTM模型的新闻文本分类

结合卷积神经网络(CNN)和嵌套长短期记忆网络(NLSTM)2种模型,基于注意力机制提出一个用于文本表示和分类的CNLSTM模型。采用CNN提取短语序列的特征表示,利用NLSTM学习文本的特征表示,引入注意力机制突出关键短语以优化特征提取的过程。在3个公开新闻数据集中进行性能测试,结果表明,该模型的分类准确率分别为96.87 %、95.43 %和97.58 %,其性能比baseline方法有显著提高。