深度学习视域下的文本表示方法研究
作者机构：咸阳师范学院计算机学院
出 版 物：《科技资讯》 (Science & Technology Information)
年 卷 期：2019年第17卷第18期
页 面：30-30,32页
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：咸阳师范学院专项科研基金项目“基于深度学习的文本表示与分类方法研究”(No.XSYK18010)
摘 要：文本表示不仅是自然语言处理的基础工作,还是信息检索、文本分类、问答系统的关键。就传统文本而言,主要采取计数表示形式,此方法设定词和词之间是相互独立的,直接忽视了文本语义信息,而且在选择特征时,引进了一些人为影响因素,从而获取了高纬度与高稀疏文本特征,无法充分表示文本。这就需要进一步创新设计文本表示方法,据此,该文主要对深度学习视域下的文本表示方法进行了详细分析。
维普期刊数据库
同方期刊数据库