基于方差权重因子选词的SIF句向量模型

针对平滑反频率(SIF)模型在文本分类和情感分析中性能较差的问题,在SIF模型的基础上,根据单词在不同分类任务类别中的分布情况,计算其对任务贡献度的方差权重(VW)因子,建立一种VW因子选词句向量模型CwVW-SIF。在标准文本分类数据集和情感分析数据集上进行测试,结果表明,CwVW-SIF相对SIF模型具有较高的分类精度。