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為提高旅游問句文本中關(guān)鍵特征的利用率，提出一種集成詞級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（WL-CNN）與句級(jí)雙向長(zhǎng)短期記憶（SL-Bi-LSTM）網(wǎng)絡(luò)的旅游問句文本分類算法。利用 WL-CNN和SL-Bi-LSTM分別學(xué)習(xí)詞序列子空間向量和句序列深層語(yǔ)義信息，通過(guò)多頭注意力機(jī)制將兩種深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行集成以實(shí)現(xiàn)旅游問句文本的語(yǔ)法和語(yǔ)義信息互補(bǔ)，并通過(guò) Softmax分類器得到最終的旅游問句文本分類結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與基于傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型的旅游問句文本分類算法相比，該算法在準(zhǔn)確率和損失率上分別取得了09866和0.1277的最優(yōu)結(jié)果，具有更好的分類效果。
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