基于DAN与FastText的藏文短文本分类研究

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【作者】李果，陈晨，杨进，群诺
【作者单位】¹西藏大学信息科学技术学院；²藏文信息技术教育部工程研究中心；³四川大学网络空间安全学院
【年份】2024
【卷号】第51卷
【期号】第A1期
【页码】115-119
【ISSN】1002-137X
【关键词】藏文短文本分类特征融合深度平均网络快速文本
【摘要】随着藏文信息不断融入社会生活，越来越多的藏文短文本数据存在网络平台上。针对传统分类方法在藏文短文本上分类性能低的问题，文中提出了一种基于DAN-FastText的藏文短文本分类模型。该模型使用FastText网络在较大规模的藏文语料上进行无监督训练获得预训练的藏文音节向量集，使用预训练的音节向量集将藏文短文本信息转化为音节向量，把音节向量送入DAN网络并在输出阶段融合经过FastText网络训练的句向量特征，最后通过全连接层和softmax层完成分类。在公开的TNCC新闻标题数据集上所提模型的M...
【基金】国家自然科学基金
【文献类型】期刊