基于深度学习的教材德目分类方法

德目教育是个人发展的基石,也是学校的重要职责之一,而教材作为进行德目教育的重要载体,德目指标自然也就成为修订教材的重要标准之一。利用深度学习来实现教材德目指标的自动分类具有更高的效率和可靠性,但是教材文本数据集具有文本信息丰富、特征表现不明显、样本分布不均衡等特点,针对这些问题,结合一种新颖的数据增强方法,并根据词向量对分类结果的贡献度,通过注意力机制计算得到其注意力矩阵,然后结合词向量矩阵一同输入到模型中去,从而提出一种结合注意力机制的文本分类模型IoMET_A,利用IoMET_A对上海市中小学教材文本进行深度学习。实验结果表明,与原始的IoMET文本分类器相比,IoMET_A有效提升了评测效果。