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DOI: 10.18686/jsjxt.v4i1.69976

基于深度学习的文本表示与分类方法研究

聂维, 刘小豫

咸阳师范学院

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摘要：随着信息时代的到来和信息化建设的广泛开展,文本信息也呈现出爆炸式增长的态势。如何从庞杂的信息中心获取到有效的信息,成文文本分析和分类关注的重点。基于此本文详细的阐述了文本表示和文本分类中的存在的问题以及相应的解决方式,以此来不断优化对文本信息的获取方式,提高获取效率。其中文本分类是以文本表示作为基石,在选择文本特征时要避免引入更多的认为因素,使得文本表示的有效性降低。近年来文本表示和文本分类的方式更是多种多样,在带来新的革新的同时,也出现了标签分布不均衡以及泛化能力较差等问题。本文就基于深度学习视域下,对文本表示和文本分类提出新的看法。

关键词：

深度学习;文本表示;文本研究;文本分类;现状

Universe Scientific Publishing

ISSN：2661-3719

年,卷(期)：2022,4(1)