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針對傳統(tǒng)分類算法對維吾爾文文本分類準(zhǔn)確率不高的問題，提出了一種基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的維吾爾文短信文本分類模型。深度學(xué)習(xí)模擬人腦的多層次結(jié)構(gòu)，對數(shù)據(jù)從低層到高層逐漸地進(jìn)行特征提取，深層挖掘數(shù)據(jù)集的分布規(guī)律，從而提高分類準(zhǔn)確性。通過逐層無監(jiān)督的方法完成深度置信網(wǎng)絡(luò)的初始化，并結(jié)合softmax回歸分類器實(shí)現(xiàn)文本的分類。最后在收集的維吾爾文短信數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)論證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比KNN、SVM和決策樹算法，深度置信網(wǎng)絡(luò)具有更好的分類效果，準(zhǔn)確率更高。
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