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      電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>集成WL-CNN和SL-Bi-LSTM的旅游問句文本分類算法

      集成WL-CNN和SL-Bi-LSTM的旅游問句文本分類算法

      2021-03-17 | pdf | 1.18 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　為提高旅游問句文本中關鍵特征的利用率，提出一種集成詞級卷積神經網絡（WL-CNN）與句級雙向長短期記憶（SL-Bi-LSTM）網絡的旅游問句文本分類算法。利用 WL-CNN和SL-Bi-LSTM分別學習詞序列子空間向量和句序列深層語義信息，通過多頭注意力機制將兩種深度學習模型進行集成以實現旅游問句文本的語法和語義信息互補，并通過 Softmax分類器得到最終的旅游問句文本分類結果。實驗結果表明，與基于傳統深度學習模型的旅游問句文本分類算法相比，該算法在準確率和損失率上分別取得了09866和0.1277的最優結果，具有更好的分類效果。

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