作者：王国薇; 黄浩; 周刚; 胡英短文本分类机器学习深度学习集成学习baggingstacking
摘要：为了进一步提高基于深度神经网络短文本分类性能,提出将集成学习方法应用于5种不同的神经网络文本分类器,即卷积神经网络、双向长短时记忆网络、卷积循环神经网络、循环卷积神经网络、分层注意力机制神经网络,分别对两种集成学习方法(Bagging,Stacking)进行了测试。实验结果表明:将多个神经网络短文本分类器进行集成的分类性能要优于单一文本分类模型;进一步两两集成的实验验证了单个模型对短文本分类性能的贡献率。
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