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基于主题和关键词特征的比较文本分类方法
被引量:
4
1
作者
丁勇
程家桥
+1 位作者
蒋翠清
王钊
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第17期196-202,共7页
比较文本对于企业竞争产品分析至关重要,但目前面向问答领域的比较文本分类研究较少。针对问答文本中比较信息丰富、主题集中的特点,提出了基于主题特征和关键词特征扩展的比较文本分类方法。通过预训练主题模型,推断问答文本的主题概...
比较文本对于企业竞争产品分析至关重要,但目前面向问答领域的比较文本分类研究较少。针对问答文本中比较信息丰富、主题集中的特点,提出了基于主题特征和关键词特征扩展的比较文本分类方法。通过预训练主题模型,推断问答文本的主题概率分布作为其主题特征;针对向量拼接、求和导致关键词信息流失的问题,设计GRU自编码器实现关键词向量特征提取。综合文本主题信息和关键词语义,从语言、产品、情感、社交、主题、关键词角度构建比较文本分类特征,最后使用多种分类器对问答文本进行分类。实验结果表明,构建的特征行之有效,比较文本分类效果较好。
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关键词
主题模型
自编码器
特征扩展
比较文本分类
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职称材料
题名
基于主题和关键词特征的比较文本分类方法
被引量:
4
1
作者
丁勇
程家桥
蒋翠清
王钊
机构
合肥工业大学管理学院
过程优化与智能决策教育部重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第17期196-202,共7页
基金
国家自然科学基金重点项目(71731005)
教育部人文社会科学规划基金项目(15YJA630010)。
文摘
比较文本对于企业竞争产品分析至关重要,但目前面向问答领域的比较文本分类研究较少。针对问答文本中比较信息丰富、主题集中的特点,提出了基于主题特征和关键词特征扩展的比较文本分类方法。通过预训练主题模型,推断问答文本的主题概率分布作为其主题特征;针对向量拼接、求和导致关键词信息流失的问题,设计GRU自编码器实现关键词向量特征提取。综合文本主题信息和关键词语义,从语言、产品、情感、社交、主题、关键词角度构建比较文本分类特征,最后使用多种分类器对问答文本进行分类。实验结果表明,构建的特征行之有效,比较文本分类效果较好。
关键词
主题模型
自编码器
特征扩展
比较文本分类
Keywords
topic model
autoencoder
feature expansion
comparative text classification
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于主题和关键词特征的比较文本分类方法
丁勇
程家桥
蒋翠清
王钊
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021
4
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