10.3969/j.issn.2095-2163.2020.09.018
基于TF-IDF特征词提取的不平衡文本分类
在文本分类的过程中,文本类别分布不均衡会导致分类准确率下降.针对这个问题,本文提出了一种基于注意力机制的不平衡文本分类方法.首先,利用TF-IDF对每个类别的特征词进行词特征提取;其次,将提取到的词特征和原有的文本拼接进行注意力权重分配;最后,使用softmax分类.实验在复旦大学开源文本数据集上进行,结果表明本文提出的方法相对于其他对比方法更加稳定,准确率有所提高.
注意力机制、不平衡文本分类、TF-IDF
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TP391(计算技术、计算机技术)
2021-03-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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