發(fā)布時間：2018-12-25 17:06

【摘要】：中文新聞標題通常包含一個或幾十個詞,由于字符數(shù)少、特征稀疏,在分類問題中難以提升正確率。為解決此問題,提出了基于Word Embedding的文本語義擴展方法。首先,將新聞標題擴展為(標題、副標題、主題詞)構(gòu)成的三元組,用標題的同義詞結(jié)合詞性過濾方法構(gòu)造副標題,對多尺度滑動窗口內(nèi)的詞進行語義組合,提取主題詞;然后,針對擴展文本構(gòu)造卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)分類模型,該模型通過max pooling及隨機dropout進行特征過濾及防止過擬合;最后,將標題、副標題拼接為雙詞表示,與多主題詞集分別作為模型的輸入。在2017自然語言處理與中文計算評測(NLPCC2017)的新聞標題分類數(shù)據(jù)集上進行實驗。實驗結(jié)果表明,用三元組擴展結(jié)合相應(yīng)的CNN模型在18個類別新聞標題上分類的正確率為79.42%,比未經(jīng)擴展的CNN模型提高了9.5%,且主題詞擴展加快了模型的收斂速度,驗證了三元組擴展方法及所構(gòu)建CNN分類模型的有效性。
[Abstract]:Chinese news headlines usually contain one or dozens of words. Because of the small number of characters and sparse features, it is difficult to improve the accuracy in classification problems. To solve this problem, a text semantic extension method based on Word Embedding is proposed. Firstly, the news title is extended to a triple (title, subtitle, subject word). The subtitle is constructed by the synonym of the title combined with the method of part of speech filtering, and the words in the multi-scale sliding window are semantically combined to extract the subject word. Then, the (CNN) classification model of convolution neural network is constructed for extended text. The model uses max pooling and random dropout to filter features and prevent over-fitting. Finally, the title and subtitle are spliced into two-word representation, and the multi-subject word set is used as the input of the model. Experiments were carried out on the 2017 Natural language processing and Chinese Computational Evaluation (NLPCC2017) news headline classification data set. The experimental results show that the correct rate of classifying with triple extension and corresponding CNN model on 18 categories of news headlines is 79.42, which is 9.5% higher than that of unexpanded CNN model, and the speed of convergence of the model is accelerated by the expansion of subject words. The validity of the triple extension method and the constructed CNN classification model is verified.
【作者單位】： 重慶理工大學計算機科學與工程學院;
【基金】：國家社會科學基金西部項目(17XXW005) 重慶市教委科學技術(shù)研究項目(KJ1500903)~~
【分類號】：TP183;TP391.1

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本文編號：2391402