资料介绍
针对短文本缺乏上下文信息导致的语义模糊冋题,构建一种融合知识图谱和注意力机制的神经网络模型。借助现有知识库获取短文本相关的概念集,以获得短文本相关先验知识,弥补短文本缺乏上下文信息的不足。将字符向量、词向量以及短文本的概念集作为模型的输入,运用编码器-解码器模型对短文本与概念集进行编码,利用注意力机制计算每个概念权重值,减小无关噪声概念对短文本分类的影响,在此基础上通过双向门控循环单元编码短文本输入序列,获取短文本分类特征,从而更准确地进行短文本分类》实验结果表明该模型在 Agnews、 Ohsumed和 Tagmynews短文本数据集上的准确率分别达到73.95%、40.69%和63.10%,具有较好的分类能力。
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