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針對短文本缺乏上下文信息導(dǎo)致的語義模糊冋題，構(gòu)建一種融合知識圖譜和注意力機制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。借助現(xiàn)有知識庫獲取短文本相關(guān)的概念集，以獲得短文本相關(guān)先驗知識，彌補短文本缺乏上下文信息的不足。將字符向量、詞向量以及短文本的概念集作為模型的輸入，運用編碼器-解碼器模型對短文本與概念集進行編碼，利用注意力機制計算每個概念權(quán)重值，減小無關(guān)噪聲概念對短文本分類的影響，在此基礎(chǔ)上通過雙向門控循環(huán)單元編碼短文本輸入序列，獲取短文本分類特征，從而更準(zhǔn)確地進行短文本分類》實驗結(jié)果表明該模型在 Agnews、 Ohsumed和 Tagmynews短文本數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率分別達到73.95%、40.69%和63.10%，具有較好的分類能力。
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