10.3969/j.issn.1000-386x.2022.07.029
通用词向量模型在文本多目标分类中的性能比较
针对通用词向量模型在文本多目标分类中的不同性能评价比较问题,基于微博灾害数据集,设计四种多目标分类神经网络模型.通过实验,对比分析同一词向量模型在不同分类模型中的性能差异;分析不同词向量模型在分类模型中的性能特点;对模型训练时间和测试准确性进行分析.实验结果表明,Word2vec模型在CNN和LSTM网络模型中针对微博灾害数据准确率最高.
词向量模型、情感分类、灾害数据集、自然语言处理
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家重点研发计划;河北省物联网监控工程技术研究中心项目
2022-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
188-194
