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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在自然語(yǔ)言處理，上得到廣泛應(yīng)用，但由于自然語(yǔ)言在結(jié)構(gòu)上存在著前后依賴(lài)關(guān)系，僅依靠卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)文本分類(lèi)將忽略詞的上下文含義，且傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在梯度消失或梯度爆炸問(wèn)題，限制了文本分類(lèi)的準(zhǔn)確率。為此，提出一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶（BiLSTM）特征融合的模型，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取文本向量的局部特征，利用BiLSTM提取與文本，上下文相關(guān)的全局特征，將兩種互補(bǔ)模型提取的特征進(jìn)行融合，解決了單卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型忽略詞在上下文語(yǔ)義和語(yǔ)法信息的問(wèn)題，也有效避免了傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度消失或梯度彌散問(wèn)題。在兩種數(shù)據(jù)集上進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提特征融合模型有效提升了文本分類(lèi)的準(zhǔn)確率。
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