作者：刘钢; 李宗晨; 郭建伟word2vec文本分析卷积神经网络
摘要：随着上网用户的增多,人们在网络上贡献了各式各样的文献,这些文献形成了海量的文本数据,潜藏着巨大的价值.文献的文类和整理是一项非常具有挑战性的工作,抽取文档特征信息成了目前重要研究方向之一.针对传统方法对文本数据的特征提取时,文本特征维数大、处理效率低等问题,文章设计了基于卷积神经网络的文本特征提取方法,搭建了卷积神经网络模型,选取了卷积神经网络的各项参数,实验的输入数据集为中文语料库中的文本,使用Word2vec工具集进行文本向量转换,对文本特征提取采用卷积神经网络算法,通过K-means聚类算法对文本特征进行验证,验证了本文设计的基于卷积神经网络的文本特征提取方法的有效性.
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