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J-GLOBAL ID：202102268962724425   整理番号：21A0398737

重み付き語ベクトルと畳込みニューラルネットワークに基づくニューステキスト分類【JST・京大機械翻訳】

News Text Classification Based on Weighted Word Vector and CNN

著者 (2件)： Hu Wanting (河南大学濮陽工学院,濮陽,457000) ,  Jia Zhen (西南交通大学信息科学与技術学院,成都,611756)
資料名： Jisuanjixitong Yingyong  (Jisuanjixitong Yingyong)
巻： 29  号： 5  ページ： 275-279  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4394A  ISSN： 1003-3254  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： テキスト分類において、Word2Vec語ベクトルに基づくテキスト表現は単語の区別テキストを無視する能力を示し、TF-IDF重み付き単語ベクトルの畳込みニューラルネットワーク(CNN)テキスト分類方法を設計した。ニューステキスト分類は,通常,本文のみを考慮し,標題の重要性を無視し,TF-IDF計算方法を改良し,ニュースタイトルと本文を両立した。実験は,重み付け単語ベクトルとCNNに基づく新聞テキスト分類法が,論理的回帰分類法と比較して,大いに改良され,非加重法よりもある程度高いことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ベクトル ,  新聞 ,  *ニュース ,  重みづけ ,  単語 ,  *畳込みニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 分類法 ,  *テキスト分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： ベクトル ,  畳込みニューラルネットワーク ,  ニュース ,  テキスト分類