基于BiLSTM-Attention-CNN混合神经网络的文本分类方法

来源 :计算机应用与软件 | 被引量 : 5次 | 上传用户：weizai111

【摘要】

：

BiLSTM和CNN网络在文本分类领域取得了较好的应用效果,二者的结合可以充分发挥CNN的特征提取能力和BiLSTM的上下文依赖能力,但是没有体现出每个词语在文本中的重要程度,无法将注意力集中在重要的词上。针对该问题,提出一种基于BiLSTM-Attention-CNN混合神经网络的文本分类方法。在BiLSTM层之后加入注意力机制(Attention)提取输出信息的注意力分值;注意力层之后,连接k

【作者】

：

万齐斌董方敏孙水发

【机构】

：

三峡大学计算机与信息学院

【出处】

：

计算机应用与软件

【发表日期】

：

2020年09期

【关键词】

：

文本分类 BiLSTM 注意力机制 k-max池化 CNN Text classificationBiLSTMAttention mechanismK-max

【基金项目】

：

NSFC-新疆联合基金重点项目(U1703261)

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