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基于深度学习的训练词向量和文本分类
1
作者
邵栩辉
《电子制作》
2020年第20期80-82,100,共4页
随着互联网的普及,人们在网上“冲浪”的同时产生了海量的文本数据,而对文本数据进行分析和归类则是近些年来的研究热点,其中一个研究方向就是文本分类。本文主要介绍了基于深度学习,运用CBOW算法来训练词向量,以及利用fasttext来进行...
随着互联网的普及,人们在网上“冲浪”的同时产生了海量的文本数据,而对文本数据进行分析和归类则是近些年来的研究热点,其中一个研究方向就是文本分类。本文主要介绍了基于深度学习,运用CBOW算法来训练词向量,以及利用fasttext来进行文本分类的实验。
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关键词
fasttext
词向量
文本分类
分词原理
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职称材料
题名
基于深度学习的训练词向量和文本分类
1
作者
邵栩辉
机构
陕西省渭南市韩城市象山中学
出处
《电子制作》
2020年第20期80-82,100,共4页
文摘
随着互联网的普及,人们在网上“冲浪”的同时产生了海量的文本数据,而对文本数据进行分析和归类则是近些年来的研究热点,其中一个研究方向就是文本分类。本文主要介绍了基于深度学习,运用CBOW算法来训练词向量,以及利用fasttext来进行文本分类的实验。
关键词
fasttext
词向量
文本分类
分词原理
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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1
基于深度学习的训练词向量和文本分类
邵栩辉
《电子制作》
2020
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