基于注意力机制和CNN-BiLSTM模型的在线协作讨论交互文本自动分类

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摘  要:针对当前的在线协作讨论交互文本分类仅采用深度学习方法时,存在无法充分获取上下文语义关联以及忽略关键特征词,造成分类结果准确率下降的问题,文中提出一种结合注意力机制的深度学习网络模型—CNN-BiLSTM-Attention,进一步强化文本的语义特征。利用该模型对在线协作讨论活动中产生的12 000条交互文本进行分类,分类结果表明,CNN-BiLSTM-Attention的分类准确率整体上可达到82.40%,有效提升了文本分类的效果。(剩余12512字)

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