基于Albert与TextCNN的中文文本分类研究
Software Guide（2023）
摘要
互联网数据众多,为高效管理互联网的海量中文文本数据,提出基于Albert与TextCNN的中文文本分类方法(ATT).该方法引入Albert模型解决一词多义问题,使用TF-IDF算法抽取当前文本数据中权重最高的5个词构建整个文档关键词表,将关键词表与Albert生成的词向量进行向量拼接,构成一个融合关键词信息的多义词向量.并且,在传统TextCNN基础上根据中文语言特点调整卷积核窗口大小以提取文本数据的深层局部特征.实验表明,ATT模型相较于未加入TF-IDF关键词表、未调整卷积核大小的传统模型,F1值分别提升1.88％和2.26％,为中文文本分类提供了一种新方法.
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