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基于分布式詞向量的主題分類

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　　主題分類在內容檢索和信息篩選中應用廣泛，其核心問題可分為兩部分：文本表示和分類模型。近年來，基于分布式詞向量對文本進行表示，使用卷積神經網絡作為分類器的文本主題分類方法取得了較好的分類效果。本文研究了不同詞向量對卷積神經網絡分類效果的影響，提出針對中文語料的topic2vec詞向量模型。本文利用該模型，對具有代表性的互聯網內容生成社區(qū)“知乎”進行了實驗與分析。實驗結果表明，利用topic2vec詞向量的卷積神經網絡，在長內容文本和短標題文本的分類問題中分別取得了98.06%，93.27%的準確率，較己知詞向量模型均有顯著提高。

基于分布式詞向量的主題分類

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