基于LSTM算法在新聞分類中的應用
作者：朱肖穎; 賴紹輝; 陸科達 梧州學院大數(shù)據(jù)與軟件工程學院; 廣西梧州543002
摘要：針對傳統(tǒng)的RNN算法存在梯度消失的缺陷,在面對海量新聞數(shù)據(jù),規(guī)模大且分類屬性多的情況下存在效率低的問題,該文應用了傳統(tǒng)的RNN模型改進后的LSTM神經網(wǎng)絡算法,加入了預訓練的word2vec模型。首先對新聞數(shù)據(jù)進行去除停用詞及標點、格式轉化、分詞等預處理;其次進行特征提取、分類模型構造;最后進行了分類模型訓練與測試。測試數(shù)據(jù)表明,在大數(shù)據(jù)量的情況下,使用LSTM算法具有較高的模型準確度和良好的擴展性。
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梧州學院學報雜志
梧州學院學報雜志， 雙月刊，本刊重視學術導向，堅持科學性、學術性、先進性、創(chuàng)新性，刊載內容涉及的欄目：經濟與管理、政治與法律、文化與藝術、教育與教學、計算機科學與技術、基礎理論、計算機科學與技術研究等。于1991年經新聞總署批準的正規(guī)刊物。
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