结合BERT和特征投影网络的新闻主题文本分类方法

针对新闻主题文本用词缺乏规范、语义模糊、特征稀疏等问题,提出了结合BERT和特征投影网络(FPnet)的新闻主题文本分类方法。该方法包含两种实现方式:方式1将新闻主题文本在BERT模型的输出进行多层全连接层特征提取,并将最终提取到的文本特征结合特征投影方法进行提纯,从而强化分类效果;方式2在BERT模型内部的隐藏层中融合特征投影网络进行特征投影,从而通过隐藏层特征投影强化提纯分类特征。在今日头条、搜狐新闻、THUCNews-L、THUCNews-S数据集上进行实验,实验结果表明上述两种方式相较于基线BERT方法在准确率、宏平均F1值上均具有更好的表现,准确率最高分别为86.96%、86.17%、94.40%和93.73%,验证了所提方法的可行性和有效性。