基于双向长短时记忆单元和卷积神经网络的多语种文本分类方法
Multilingual text classification method based on bi-directional long short-term memory and convolutional neural network
1. 延边大学 计算机科学与技术学科 智能信息处理研究室, 吉林 延吉 133002
2. 延边朝鲜族自治州科技信息服务中心, 吉林 延吉 133002
摘要
针对日渐丰富的多语种文本数据，为了实现对同一类别体系下不同语种的文本分类，充分发挥多语种文本信息的价值，提出一种结合双向长短时记忆单元和卷积神经网络的多语种文本分类模型BiLSTM-CNN模型。针对每个语种，利用双向长短时记忆神经网络提取文本特征，并引入卷积神经网络进行特征优化，获得各语种更深层次的文本表示，最后将各语种的文本表示级联输入到softmax函数预测类别。在中英朝科技文献平行数据集上进行了实验验证，结果表明，该方法相比于基准方法分类正确率提高了4%，且对任一语种文本均能正确分类，具有良好的扩展性。
基金项目
国家语委“十三五”科研规划项目(YB135-76)
延边大学外国语言文学世界一流学科建设科研项目(18YLPY13)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.04.0132
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第9期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2669-2673
文章编号: 1001-3695(2020)09-021-2669-05
发布历史
[2020-09-05] 印刷出版
引用本文
孟先艳, 崔荣一, 赵亚慧, 等. 基于双向长短时记忆单元和卷积神经网络的多语种文本分类方法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (9): 2669-2673. (Meng Xianyan, Cui Rongyi, Zhao Yahui, et al. Multilingual text classification method based on bi-directional long short-term memory and convolutional neural network [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (9): 2669-2673. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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