【摘 要】
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为实现带有类别信息的文本特征的提取，在目前文本特征提取性能最好的浅层结构RSM的基础上提出了基于监督的sRsM。通过在RSM上增加类别单元，提出了新模型的能量函数，并对其模型组
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为实现带有类别信息的文本特征的提取，在目前文本特征提取性能最好的浅层结构RSM的基础上提出了基于监督的sRsM。通过在RSM上增加类别单元，提出了新模型的能量函数，并对其模型组成单元的后验概率进行了推导，给出了详细的学习算法。该模型考虑了类别信息对于文本特征的影响，同时也可以应用在无类别信息的文本特征提取上。实验结果表明，该模型在处理带有类别信息的文本上具有良好的可行性，要优于RSM。
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