基于加权词向量和卷积神经网络的新闻文本分类
在文本分类中，基于Word2Vec词向量的文本表示忽略了词语区分文本的能力，设计了一种用TF-IDF加权词向量的卷积神经网络（CNN）文本分类方法.新闻文本分类，一般只考虑正文，忽略标题的重要性，改进了TF-IDF计算方法，兼顾了新闻标题和正文.实验表明，基于加权词向量和CNN的新闻文本分类方法比逻辑回归分类效果有较大提高，比不加权方法也有一定的提高.
文件下载
评论信息
其他资源
- 全国乡镇矢量文件，到乡镇级别
- 基于MFC的IP数据包捕获程序
- uniformLBP
- ASP.NET在线电影网站
- 中航信Eterm协议解析
- GprinterSDK IOS 附带官方demo
- numpy-1.19.5+mkl-cp39-cp39-win_amd64.whl
- W25Q128芯片资料
- STM32最小系统封装库.rar
- java-tools.zip
- FPGA EP1C6Q240+RTL8208B 8端口百兆网口板 protel硬件原理图+PCB文件.zip
- 汉字笔画数笔顺数据库文件 font.sql
- python3.9.1 Mac OS64位.txt
- AAM代码实现
- qq在线人数竞猜完整版
- 基于c#的车辆管理系统（源码）
- 个人通讯录
- music算法的实现
- ELM算法用于分类和函数逼近
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明