基于优化LM模糊神经网络的不均衡林业信息文本分类算法

合集下载

文本分类算法选择与优化

文本分类算法选择与优化随着互联网的迅速发展，海量的文本数据不断涌现，如何高效地对这些文本进行分类成为了一个重要的问题。

文本分类算法的选择和优化对于提高分类的准确性和效率至关重要。

本文将探讨文本分类算法的选择和优化的相关问题。

一、文本分类算法的选择在选择文本分类算法时，需要考虑以下几个因素：1. 数据规模和特征维度：如果数据规模较小，可以选择传统的机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等；如果数据规模较大，可以选择深度学习算法，如卷积神经网络、循环神经网络等。

同时，特征维度也是选择算法的重要考虑因素，如果特征维度较高，可以选择能够处理高维数据的算法。

2. 分类任务的复杂程度：不同的文本分类任务复杂程度不同，有些任务可能是二分类问题，有些任务可能是多分类问题，还有些任务可能是层次分类问题。

根据任务的复杂程度选择相应的算法，如朴素贝叶斯适用于简单的二分类问题，而深度学习算法适用于复杂的多分类和层次分类问题。

3. 算法的可解释性：有些场景下，算法的可解释性非常重要，比如法律领域的文本分类任务。

在选择算法时，需要考虑算法是否能够提供可解释的结果，以便于人们理解和解释分类结果。

4. 算法的效率和实时性：在一些实时性要求较高的场景下，算法的效率和实时性是非常重要的因素。

传统的机器学习算法通常具有较高的效率，而深度学习算法可能需要更多的计算资源和时间。

二、文本分类算法的优化在选择了适合的文本分类算法后，还可以通过以下几个方面进行优化：1. 特征选择和提取：文本数据通常具有高维度和稀疏性的特点，可以通过特征选择和提取来降低维度和稀疏性，提高分类的准确性和效率。

常用的特征选择和提取方法包括TF-IDF、词袋模型、词嵌入等。

2. 数据预处理：对文本数据进行预处理可以去除噪声和冗余信息，提高分类的准确性。

常见的数据预处理方法包括去除停用词、词干提取、去除标点符号、转换为小写等。

3. 参数调优：不同的算法有不同的参数，通过调优参数可以提高分类的准确性。

一种基于资源优化神经网络(RON)的文本分类方法

在复旦大学提供的中文文本分类语料库上进行分类实验，实验结果表明该分类器较之ＢＰ算法有较高的分类质量，ＥＦＩＦ加权且Ｔ— Ｄ公式较之传统的Ｔ－Ｆ加权公式有其优越性，ＦＩＤ提高了分类的精度和性能，满足了中文文本自动分类的要求。关键词文本分类ＣＩＨ统计量ＲＮ资源优化神经网络Ｏ
ＣｈｉｅｅｔｘＳｔｎｍｅ．ｎｓｅｔｊｈｅｔ
Ｋｅｗｒｓｙｏｄ
ａｏｌｗ，ｅｉｒｖｄｃｉｔｔｔｔｏｓｕｅｏｅｔａｔｔｅｆａｕｅｏｘｅｍｅｔｔｎｒｓｌ，ｏｍｐｏｅｎｓａｅｍａｅｏｒｄ— ｓｆｌｓｔｍｐｏｅｈａｉｉｍｅｈｄｉｓｄｔｘｒｃｈｅｔｒｆｔｔｓｇｎａｉｅｕｔｓｍｅｉｒｖｍｅｔｌｄｎｔａｉｏｈｓｓｃｅｏｓ
ＡｂｔａｔｓｒｃＩｈｓｐｐｒｔｅｓｐｒｉｅｃｉｅｌａｎｎｅｒｄｓｆｏｉｌｍｅｔｘｌｓｉｅ．ｈｔｏａｅｃｎｕｔｄｎｔｉａｅｈｕｅｖｓｄｍａｈｎｒｉｇｔｏｙｉｍａｅｕｅｏｅｈｓｔｍｐｅｎｔｔａｓｆｒＴｅｍｅｈｄｃｎｂｏｄｃｅａｅｃｉ
ｓｆａｉｎｅｐｒｍｅｔａｅｃｒｅｕｎＣｉｅｅｔｘｌｓｉｅｏｐｓｏｕａｉｅｓｔａｄｔｅｒｓｌｈｗｔａｅｃａｓｅｏｓｒｃｉｃｔｘｅｉｎｓｌａｒｄｏｔｈｎｓｔａｓｄｃｒｕＦｄｎＵｎｖｒｉｉｏｉｏｅｃｉｆｆｙ，ｎｅｕｔｓｏｈｔｈｌｓｉｒｈｓｔｉｆｗｅｃｎｔ — ｕｔｄｐｒｒｓｂｔｒｉｌｓｉｃｔｎｑａｉａｅｗｒａｄｔｅＥ —ＤｉｈｏｍｕａｐｅａｌｇｉｓａｉｏａＴ－ＤＦＷｅｇｔＦｒｅｅｆｍｅｔｎｃａｓｆａｉｕｌｙｔｎＢＰｎｔｏｋ，ｎＴＦＩＦＷｅｇｔｒｌｒｖｉａａｎｔｒｄｔｎＦＩｉｈｏ — ｏｅｉｏｔｈｈＦｓｔｉｌｍｕａｉｅｔｌｓｉｃｔｎ，ｍｐｖｓｔｅｐｅｉｉｎａｄｐｒｏｍａｃｆｔｅｃａｓｆｒａｄｔｅｒｑｉｍｅｔｏｕｏｔｌｓｉｃｔｎｏｈｌｔｘａｓａｉｉｉｒｅｈｒｃｓｏｎｅｒｎｅｏｈｌｓｉｅ，ｈｅｕｒｎｃｉｆｏｔｕｆｉｎｅｎｆａｔｍａｉｃａｓａｉｆｔｅｃｉｆｏ

文本分类文献综述

文本分类文献综述文本分类是指将一段文本分配到不同的预定义类别中的任务。

它在文本数据处理中有着重要的地位，广泛应用于信息检索、情感分析、垃圾邮件过滤和自然语言处理等领域。

本文将围绕文本分类技术展开一个简要的综述。

一、文本分类的方法文本分类方法主要有基于特征、基于模型和基于深度学习等三种。

其中基于特征的方法是指将文本表示为一组特征向量，使用机器学习算法进行分类，包括词袋模型、TF-IDF模型、n-gram模型等。

基于模型的方法是指将分类视为一个优化问题，通过建立数学模型，使用统计或最优化算法求得最优解，包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等。

基于深度学习的方法是指使用深度神经网络对文本进行特征学习和分类，包括卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等。

二、文本分类的技术瓶颈文本分类中存在一些技术瓶颈，如特征表示、数据不平衡、多语言处理等。

在特征表示方面，传统的特征表示方法很难涵盖文本中的所有信息，导致分类效果不佳，因此需提高特征表示的能力。

在数据不平衡方面，不同类别的数据量可能不均衡，导致分类器偏向于样本量较大的类别。

因此需采取数据增强、重采样等方法来增加少数类别的样本数量。

在多语言处理方面，不同语言的文本特点各异，需要对不同语言的文本进行特征表示、分类器设计等。

三、文本分类的应用文本分类在现实生活中具有广泛的应用价值。

在信息检索方面，能够帮助用户快速准确地获取所需信息。

在情感分析方面，能够在社交媒体等互联网平台上进行舆情分析，提供决策支持。

在垃圾邮件过滤方面，能够自动过滤垃圾邮件，提高邮件处理效率。

在自然语言处理方面，能够进行命名实体识别、关系抽取等任务，支持智能问答、人机对话等应用。

综上所述，文本分类技术应用广泛，存在一定的技术瓶颈，但能够通过不断优化特征表示、模型训练等方面来提高分类效果，为实现智能化应用提供技术支持。

基于模式识别的文本分类技术

基于模式识别的文本分类技术近年来，随着互联网的迅猛发展，大量的文本数据被产生和储存，使得文本分类技术变得越来越重要。

而基于模式识别的文本分类技术由于其准确性和高效性而受到广泛关注和应用。

一、模式识别在文本分类中的应用模式识别是一种通过识别数据中的模式，从而产生对未知数据进行判断和分类的技术。

在文本分类中，模式识别可以通过对文本数据进行特征提取和特征匹配来实现对文本的分类。

特征提取可以从文本中抽取出各种关键特征，如词频、词性、文本结构等，而特征匹配可以通过比较待分类文本与已知模式的相似度来进行分类。

二、文本分类技术的挑战与问题尽管基于模式识别的文本分类技术在实际应用中具有很大的潜力，但也面临着一些挑战与问题。

首先，文本数据的维度往往很高，对文本进行特征提取和匹配时容易出现维度灾难问题，使得分类器的训练和分类过程变得复杂和耗时。

其次，同一类别的文本在文本内容和表达方式上可能存在较大的差异，这也增加了文本分类的难度。

此外，噪声和冗余信息的存在也会降低文本分类的准确性。

三、基于模式识别的文本分类算法和方法面对文本分类技术的挑战与问题，学术界和工业界提出了许多基于模式识别的文本分类算法和方法。

常用的算法包括朴素贝叶斯算法、支持向量机、最大熵模型等。

这些算法通过将文本数据转化为数学模型，并利用训练数据对模型进行训练和优化，从而实现对待分类文本的准确分类。

另外，还有一些基于深度学习的文本分类方法也得到了广泛关注和研究。

深度学习模型如卷积神经网络和循环神经网络能够自动提取文本中的特征，并通过多层次的表示学习实现对文本的分类。

四、基于模式识别的文本分类技术的应用领域基于模式识别的文本分类技术已经在许多领域中得到了广泛的应用。

在信息检索领域，文本分类技术可以帮助用户快速准确地找到所需信息。

在情感分析领域，文本分类技术可以用于分析用户对某一产品或服务的情感倾向。

在垃圾邮件过滤领域，文本分类技术可以帮助用户过滤掉垃圾邮件，提高工作效率。

基于模糊神经网络控制的变步长盲均衡算法

ＺａｇＸｉｏｉＢａＺｈｎｎｉＺｈｎｙＷａｇＨｕｋｉｈｎａｑｎｉＹｕａｇＢｌｂｎａｇＬｉｉｎａｕ
（ｏｅｅｏｎｏｍａｏｎｉｅｒｇＴｉｕｎＵｉｒｉｆＴｃｎｌｙＴｉａ３０４ＣｌｇｆＩｆｒｔｎＥｇｎｅｉ，ａａｎｖｓｙｏｅｈｏｏ，ａｕｎ００２）ｌｉｎｙｅｔｇｙ
维普资讯
基于模糊神经网络控制的变步长盲均衡算法
张晓琴白煜张彬彬张立毅王华查
（太原理工大学信息工程学院，太原００２）３０４
Ｅ— ｉ：ｉｎｒｉａｃｍｍａｌａｓｅ＠ｓｎ．ｌｏｏ
摘耍
文章提出了一种新的模糊神经网络（ＮＦｚｙＮｕａｅｏｋ控制的变步长盲均衡算法，ＦＮ：ｕｚｅｒｌＮｔｒ）ｗ利用模糊神经网络
ｔｉａｅ，ｅｔｕｔｒｏＮＮｏｔｌｒｓｄｓｇｅｓａｅｑａｉｎ０ｅｉｅａｅｃｓｕｃｉｎｉｒｐｓｄｎｈｓｐｐｒｔｓｒｃｕｅｆＦｃｎｒｌｉｅｉｎｄ，ｔｔｅｕｔｓ％ｇｖｎ，ｎｗｏｔｎｔｏｓｐｏｅａｄｈｏｅｏｆｏ
速度和跟踪速度慢ｆ因此，文采用模糊神经网络控制器。１ｌ。本利用人类的经验知识构造模糊规则，从误差信号中提取信息实现
式中。（）单位冲激响应，一整数时延，在信道均８ｎ为ｋ为这

自然语言处理中的文本分类算法介绍

自然语言处理中的文本分类算法介绍自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。

文本分类是NLP中的一个关键任务，它涉及将文本数据分为不同的类别或标签。

文本分类算法在各种应用中都得到了广泛的应用，如垃圾邮件过滤、情感分析、主题识别等。

文本分类算法的目标是根据文本的内容将其归类到特定的类别中。

以下是几种常见的文本分类算法：1. 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）：朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法。

它假设特征之间相互独立，因此被称为“朴素”。

在文本分类中，朴素贝叶斯算法将文本表示为词袋模型，计算每个类别的概率，并选择具有最高概率的类别作为分类结果。

朴素贝叶斯算法简单高效，适用于大规模文本分类任务。

2. 支持向量机算法（Support Vector Machines，SVM）：支持向量机算法是一种二分类算法，通过在特征空间中找到最优超平面来进行分类。

在文本分类中，特征通常是词语或短语，而超平面的目标是在不同类别的文本之间找到最大的间隔。

SVM算法在处理高维数据和非线性问题时表现出色，但对于大规模数据集可能存在计算复杂性。

3. 决策树算法（Decision Trees）：决策树算法通过构建树状结构来进行分类。

每个节点代表一个特征，分支代表不同的取值，而叶节点代表最终的类别。

在文本分类中，决策树算法可以基于词语或短语的存在与否进行划分。

决策树算法易于理解和解释，但对于高维数据和过拟合问题可能存在挑战。

4. 随机森林算法（Random Forest）：随机森林算法是一种集成学习方法，通过组合多个决策树来进行分类。

在文本分类中，随机森林算法可以通过对不同的特征子集和样本子集进行随机采样来构建多个决策树，并通过投票或平均预测结果来进行最终分类。

随机森林算法具有较好的泛化能力和抗过拟合能力。

5. 深度学习算法（Deep Learning）：深度学习算法是一类基于神经网络的机器学习算法，通过多层神经网络来进行特征学习和分类。

文本分类的发展和问题

文本分类的发展和问题从传统的词袋模型到深度学习技术，文本分类技术经历了很多发展阶段。

在这个过程中，人们提出了很多不同的算法和模型，比如朴素贝叶斯分类器、支持向量机、深度神经网络等。

每一种算法和模型都有自己的优缺点，适用于不同的场景。

今天，文本分类技术已经得到了广泛的应用，比如搜索引擎中的相关搜索、电子商务平台中的商品推荐等。

同时，文本分类技术也面临着很多挑战和问题，比如数据稀疏性、模型泛化能力不足等。

在这篇文章中，我将介绍文本分类技术的发展历程和目前所面临的问题，并且探讨一些可能的解决方案。

一、文本分类技术的发展历程1. 传统的词袋模型在早期，人们主要采用传统的词袋模型来进行文本分类。

这种方法首先将文本处理成词的集合，然后用统计学方法来计算每个词在不同类别中的权重，最后根据这些权重来对文本进行分类。

词袋模型的思想比较简单，但是它忽略了词语之间的关系，而且对于停用词和噪声词的处理也不够灵活，因此在实际应用中效果并不理想。

2. 朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是一种比较经典的文本分类算法，它基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，通过计算文档在不同类别下的概率来进行分类。

朴素贝叶斯分类器的优点是算法简单、速度快，并且在一些场景下效果还不错，因此它得到了广泛的应用。

3. 支持向量机支持向量机是另一种经典的文本分类算法，它通过构造一个最优超平面来对文本进行分类。

支持向量机的主要优点是对高维度特征和小样本数据有很好的泛化能力，因此在实际应用中得到了广泛的应用。

4. 深度学习技术近年来，深度学习技术的发展给文本分类技术带来了很大的提升。

深度学习技术通过构建多层神经网络，可以从大规模数据中学习到更加复杂和抽象的特征表示，进而提高文本分类的准确率。

比如，基于卷积神经网络的文本分类模型可以有效处理词语的位置信息，而基于循环神经网络的文本分类模型可以有效处理文本的顺序信息。

二、文本分类技术面临的挑战和问题1. 数据稀疏性文本数据通常是高维稀疏的，因此如何有效地表示和提取文本的特征是文本分类技术面临的一个重要问题。

自然语言处理中的文本分类算法

自然语言处理中的文本分类算法自然语言处理（Natural Language Processing，NLP)是一种将人类语言模式转化为计算机可处理的形式，用机器学习、深度学习等技术让计算机能够理解、分析、生成人类语言的科学。

其中，文本分类是NLP中的一个重要应用方向，主要是将大量的文本数据分成不同的类别或者标签，方便进一步处理和分析，是很多场景下必不可少的一项技术。

在文本分类中，算法的选择和数据的处理起着至关重要的作用，下文将介绍常见的文本分类算法和一些经验性的处理技巧。

一、常用算法1. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法是一种基于概率论的分类方法，简单而高效。

该算法的主要思想是根据贝叶斯定理来计算文本在类别条件下的概率。

结合文本数据的特点，朴素贝叶斯算法假设所有特征之间相互独立，即“朴素”，因此该算法又称为朴素贝叶斯分类器。

2. 支持向量机算法支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法是一种基于统计学习的分类方法，其核心理念是通过构建一个具有最优划分面的超平面，将样本分为两类或多类。

在文本分类中，SVM算法将文本转化为向量表示，然后利用一些优化策略，选取最优超平面，从而实现文本分类。

3. 决策树算法决策树（Decision Tree）算法是一种基于树形结构的分类方法，将训练数据基于某些特征划分成不同的类别或标签。

对于文本分类而言，决策树算法可以根据文本中某些关键词、词性或语法规则等，来进行结构化的分类判断。

二、特征词汇的提取与选择在文本分类中，特征词汇的提取和选择是非常重要的，通常有以下几种方法。

1. 词频统计法：统计文本中每个单词出现的频率，将出现频率较高的单词作为特征词汇。

2. 信息增益法：通过计算特征词在训练集中对分类的贡献，筛选出信息增益较大的特征词作为分类依据。

3. 互信息法：通过计算特征词和类别标签之间的互信息，筛选出相关性较高的特征词。

文本分类算法范文

文本分类算法范文在文本分类任务中，我们需要将文本数据转化成计算机可以理解和处理的形式，通常采用向量表示。

以下是几种常用的文本分类算法：1. 朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）：朴素贝叶斯分类器是一种基于概率的文本分类算法。

它假设文本数据中的每个特征（词汇）之间是相互独立的，并使用贝叶斯定理计算给定特征向量属于每个类别的概率。

朴素贝叶斯分类器的优点是简单高效，适用于处理大规模的文本数据。

2. 支持向量机（Support Vector Machines，SVM）：支持向量机是一种基于最大间隔决策边界的文本分类算法。

它将文本数据映射到高维空间中，找到一个最优的超平面来划分不同类别。

支持向量机的优点是能够处理高维数据，对于处理文本分类问题的效果较好。

3. 逻辑回归（Logistic Regression）：逻辑回归是一种广义线性模型，在文本分类任务中常用于二分类问题。

逻辑回归通过线性回归的方式计算特征向量属于每个类别的概率，并使用逻辑函数将概率映射到0和1之间。

逻辑回归的优点是计算简单，可解释性强。

4. 决策树（Decision Tree）：决策树是一种基于树结构的分类算法，通过一系列的判定条件对文本数据进行分类。

决策树根据特征的重要性和取值将文本数据划分到不同的类别中。

决策树的优点是易于理解和可视化，对于处理文本分类问题效果较好。

5.深度学习算法：近年来，深度学习算法在文本分类任务中取得了很大的成功。

其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是常用的深度学习算法。

卷积神经网络通过卷积操作提取文本的局部特征，循环神经网络则通过记忆单元处理文本的序列特征。

深度学习算法适用于大规模的文本数据和复杂的文本分类任务。

选择适合特定任务的文本分类算法需要综合考虑数据规模、特征维度、计算资源等因素。

基于粒子群优化的深度神经网络分类算法

基于粒子群优化的深度神经网络分类算法董晴;宋威【摘要】针对神经网络分类算法中节点函数不可导,分类精度不够高等问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的深度神经网络分类算法.使用深度学习中的自动编码机,结合PSO算法优化权值,利用自动编码机对输入样本数据进行编解码,为提高网络分类精度,以编码机本身的误差函数和Softmax分类器的代价函数加权求和共同作为PSO算法的评价函数,使编码后的数据更加适应分类器.实验结果证明:与其他传统的神经网络相比,在邮件分类问题上,此分类算法有更高的分类精度.%Aiming at problem that classification precision of neural network algorithm is not very high and node function doesn't have derivate,a new classification algorithm of deep neural network based on particle swarm optimization(PSO) is e autoencoder of deep study,and combined with PSO algorithm to optimize the weight,coder and decoder for input sample data using autoencoder.In order to improve the classification precision of network,take the error function of autoencoder and cost function of softmax classifier weight sum as evaluation function of PSO algorithm in common,making coded data more adapter to the classifier.The experimental results show that compared with other traditional neural network,the classification algorithm has higher classification precision on Email classification.【期刊名称】《传感器与微系统》【年(卷),期】2017(036)009【总页数】5页(P143-146,150)【关键词】深度神经网络;自动编码机;粒子群优化算法;分类【作者】董晴;宋威【作者单位】江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122;江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122【正文语种】中文【中图分类】TP183近年来，神经网络的研究一直受到学者们的关注，如感知机[1]，反向传播(back propogation,BP)神经网络[2]，径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络及其各种改进算法[3～5]等。

自然语言处理中常见的文本分类算法

文本分类算法在自然语言处理领域发挥着重要作用，它可以帮助我们对大量文本数据进行自动化的分类和整理。

本文将介绍几种常见的文本分类算法，并对它们的原理和应用进行分析。

一、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。

它在文本分类中广泛应用，特别是在垃圾邮件过滤、情感分析等领域。

朴素贝叶斯算法通过计算文本中每个词语在不同类别下的概率，然后根据这些概率进行分类决策。

它的简单高效，适用于处理大规模的文本数据，但是由于其对特征条件独立性的假设，在处理关联性较强的文本数据时表现不佳。

二、支持向量机算法支持向量机算法是一种基于统计学习理论的分类算法，它通过寻找最优超平面来对文本进行分类。

支持向量机算法在文本分类中的应用较为灵活，可以处理高维稀疏的文本特征，并且在处理非线性分类问题时表现优异。

然而，支持向量机算法在处理大规模文本数据时需要较长的训练时间，且对参数的选择较为敏感。

三、 k近邻算法k近邻算法是一种基于实例的分类算法，它通过计算待分类文本与已知类别文本的距离来进行分类。

k近邻算法在文本分类中的优势在于其简单直观、易于理解和实现，同时它对特征空间的拓扑结构没有假设，适用于处理非线性分类问题。

然而，k近邻算法在处理大规模的高维文本数据时的计算开销较大，且对K值的选择较为敏感。

四、深度学习算法深度学习算法在文本分类中的应用日益广泛，它通过构建深层神经网络来学习文本的高阶特征表示。

深度学习算法在文本分类中的优势在于其能够自动学习文本中的复杂模式和特征，同时能够处理大规模文本数据，并且在许多文本分类任务上取得了state-of-the-art的性能。

然而，深度学习算法需要大量的数据和计算资源来训练模型，且模型的解释性较差。

五、集成学习算法集成学习算法通过将多个基分类器的分类结果进行组合，来提高整体的分类性能。

在文本分类中，集成学习算法通常通过投票、平均等方式进行组合，以得到更加鲁棒和准确的分类结果。

基于深度学习的教材德目教育文本分类方法

基于深度学习的教材德目教育文本分类方法作者：陈浩淼陈军华来源：《上海师范大学学报·自然科学版》2024年第02期Abstract：The classification of moral education texts in Shanghai primary and secondary school textbooks was studied and an IoMET_BBA（Indicators of moral education target based on BERT，BiLSTM and attention）model was proposed based on bidirectional encoder representations from transformer（BERT）pre-training model，bidirectional long short-term memory （BiLSTM）network，and attention mechanism. Firstly，data augmentation was performed using synthetic minority oversampling technique（SMOTE）and exploratory data analysis （EDA）. Secondly，BERT was used to generate semantic vectors with rich contextual information. Thirdly，BiLSTM was adopted to extract features，and attention mechanism was combined to obtain word weight information. Finally，classification was performed through a fully connected layer. The comparative experimental results indicated that F1measurement value of IoMET_BBA reached 86.14%，which was higher than other models and could accurately evaluate the moral education texts of textbooks.Key words：moral education index；chinese text classification；bidirectional encoder representations from transformer（BERT）model；bidirectional long short-term memory （BiLSTM）network；attention mechanism德目教育是指将道德或品格的条目通过一定方式传授给学生的教育活动［1］. 德目教育的目标是帮助个体形成正确的道德判断，培养个人的道德观念、价值观和道德行为，进而推动整个社会形成道德共识.近年来，国内对德目教育的研究已经有了很多成熟的理论与实践模式，但对于教材文本的德目指标评估大部分是依靠人工完成的，结论较为主观，且效率较低［2］.文本分类是自然语言处理（NLP）领域中的一项关键任务，它把文本数据归入不同的预先定义类别，在数字化图书馆、新闻推荐、社交网络等领域起到重要的作用. JOACHIMS［3］首次采用支持向量机方法将文本转化成向量，将文本分类任务转变成多个二元分类任务. KIM［4］提出了基于卷积神经网络（CNN）的TextCNN方法，在多个任务中取得了良好的效果. 徐军等［5］运用朴素贝叶斯和最大熵等算法，实现了中文新闻和评论文本的自动分类. 冯多等［6］提出了基于CNN的中文微博情感分类模型，并运用于社交场景.由于教材文本数据具有稀疏性，使用传统的分类算法进行建模时很难考虑上下文和顺序信息，并且数据集不平衡，不同指标的文本条数差异较大. 之前的相关研究［7-8］主要基于静态词向量（GloVe，Word2Vec）与CNN进行建模，所获得的词向量表示与上下文无关，也不能解决一词多义问题，且CNN只能提取局部空间特征，无法捕捉长距离的位置信息. 本文作者采用深度学习方法，对教材短文本数据进行分类，首先采用合成少数类过采样技术（SMOTE）和easy data augmentation（EDA）技术获得更平衡、更充分的文本数据集，提出基于深度学习的教材德目教育文本分类模型（IoMET_BBA），使用基于转换器的双向编码表征（BERT）预训练模型来生成富含语境信息的语义向量，然后使用双向长短期记忆网络（BiLSTM）和注意力机制来进一步进行特征提取，充分考虑上下文和位置信息，从而提高分类任务的准确性. 实验证明：相比于传统模型，IoMET_BBA模型的准确率与F1值提升明显，可高效准确地完成大规模的教材德目教育文本分类任务.1 相关技术1.1 深度学习分类模型文本分类需要使用已标注的训练数据来构建分类模型. 常见的文本分类流程如图1所示. 在进行文本分类之前，通常需要对原始数据进行预处理，包括分词、去除停用词、词干提取等.文本分类可以使用多种算法进行建模. 传统的机器学习分类模型，如朴素贝叶斯［9］、Kmeans［10］、支持向量机［3］、决策树［11］等，通常需要依靠人工来获取样本特征，忽略了文本数据的上下文信息和自然顺序. 近年来，基于神经网络的深度学习方法成为研究的热点. 这种方法主要包含两个关键任务：通过构建词向量来表示文本、使用一定的模型来提取特征并进行分类.计算机不能理解人类的语言，因此在NLP任务中，首先要将单词或词语表示成向量. 独热编码将词转化为长向量，向量维度与词数量相同，每个向量中某一维度的值是1，其余值都是0. 独热编码虽然简单，但不能体现出词与词之间的关系，并且当词量过大时，会出现维度灾难及向量十分稀疏的情况. 分布式的表示方法则可以将词表示为固定长度、稠密、互相存在语义关系的向量，这类方法也称为词嵌入. MIKOLOV等［12］提出了Word2Vec框架，包含Skip-Gram和Cbow算法，分别用单词来预测上下文和用上下文来预测单词. PENNINGTON 等［13］提出的GloVe方法，同时考虑到了局部信息和全局统计信息，根据词与词之间的共现矩阵来表示词向量.深度学习方法已经成为文本分类的主流方法. KIM等［4］使用包含卷积结构的CNN来分类文本，将文本映射成向量，并将向量输入到模型，通过卷积层提取特征、池化层对特征采样，但CNN没有时序性，忽略了局部信息之间的依赖关系. 循环神经网络（RNN）则从左到右浏览每个词向量，保留每个词的数据，可以为模型提供整个文本的上下文信息，但RNN计算速度较慢，且存在梯度消失等问题. 作为RNN的一种变体，长短期记忆网络（LSTM）通过过滤无效信息，有效缓解了梯度消失问题，更好地捕获长距离的依赖关系. 而BiLSTM由一个前向的LSTM和一个后向的LSTM组成，能够捕获双向语义依赖.1.2 BERT预训练模型同一个词在不同环境中可能蕴含不同的意义，而使用Word2Vec，GloVe等方法获得的詞向量都是静态的，即这类模型对于同一个词的表示始终相同，因此无法准确应对一词多义的情况. 为了解决这一问题，基于语言模型的动态词向量表示方法应运而生.预训练语言模型在大规模未标注数据上进行预训练，通过微调的方式在特定任务上进行训练.DEVLIN 等［14］提出了BERT模型，它拥有极强的泛化能力和稳健性，在多类NLP问题中表现优异.BERT模型本质是一种语言表示模型，通过在大规模无标注语料上的自监督学习，为词学习到良好的特征表示，并且可以通过微调，适应不同任务的需求. BERT模型采用多层双向Transformer结构，在建模时，Transformer结构使用了自注意力机制，取代传统深度学习中的CNN和RNN，有效地解决了长距离依赖问题，并通过并行计算提高计算效率. 通过计算每一个单词与句中其他单词之间的关联程度来调整其权重. BERT模型的结构如图2所示.文本分类是自然语言处理（NLP）领域中的一项关键任务，它把文本数据归入不同的预先定义类别，在数字化图书馆、新闻推荐、社交网络等领域起到重要的作用. JOACHIMS［3］首次采用支持向量机方法将文本转化成向量，将文本分类任务转变成多个二元分类任务. KIM［4］提出了基于卷积神经网络（CNN）的TextCNN方法，在多个任务中取得了良好的效果. 徐军等［5］运用朴素贝叶斯和最大熵等算法，实现了中文新闻和评论文本的自动分类. 冯多等［6］提出了基于CNN的中文微博情感分类模型，并运用于社交场景.由于教材文本数据具有稀疏性，使用传统的分类算法进行建模时很难考虑上下文和顺序信息，并且数据集不平衡，不同指标的文本条数差异较大. 之前的相关研究［7-8］主要基于静态词向量（GloVe，Word2Vec）与CNN进行建模，所获得的词向量表示与上下文无关，也不能解决一词多义问题，且CNN只能提取局部空间特征，无法捕捉长距离的位置信息. 本文作者采用深度学习方法，对教材短文本数据进行分类，首先采用合成少数类过采样技术（SMOTE）和easy data augmentation（EDA）技术获得更平衡、更充分的文本数据集，提出基于深度学习的教材德目教育文本分类模型（IoMET_BBA），使用基于转换器的双向编码表征（BERT）预训练模型来生成富含语境信息的语义向量，然后使用双向长短期记忆网络（BiLSTM）和注意力机制来进一步进行特征提取，充分考虑上下文和位置信息，从而提高分类任务的准确性. 实验证明：相比于传统模型，IoMET_BBA模型的准确率与F1值提升明显，可高效准确地完成大规模的教材德目教育文本分类任务.1 相关技术1.1 深度学习分类模型文本分类需要使用已标注的训练数据来构建分类模型. 常见的文本分类流程如图1所示. 在进行文本分类之前，通常需要对原始数据进行预处理，包括分词、去除停用词、词干提取等.文本分类可以使用多种算法进行建模. 传统的机器学习分类模型，如朴素贝叶斯［9］、Kmeans［10］、支持向量机［3］、决策树［11］等，通常需要依靠人工来获取样本特征，忽略了文本数据的上下文信息和自然顺序. 近年来，基于神经网络的深度学习方法成为研究的热点. 这种方法主要包含两个关键任务：通过构建词向量来表示文本、使用一定的模型来提取特征并进行分类.计算机不能理解人类的语言，因此在NLP任务中，首先要将单词或词语表示成向量. 独热编码将词转化为长向量，向量维度与词数量相同，每个向量中某一维度的值是1，其余值都是0. 独热编码虽然简单，但不能体现出词与词之间的关系，并且当词量过大时，会出现维度灾难及向量十分稀疏的情况. 分布式的表示方法则可以将词表示为固定长度、稠密、互相存在语义关系的向量，这类方法也称为词嵌入. MIKOLOV等［12］提出了Word2Vec框架，包含Skip-Gram和Cbow算法，分别用单词来预测上下文和用上下文来预测单词. PENNINGTON 等［13］提出的GloVe方法，同时考虑到了局部信息和全局统计信息，根据词与词之间的共现矩阵来表示词向量.深度学习方法已经成为文本分类的主流方法. KIM等［4］使用包含卷积结构的CNN来分类文本，将文本映射成向量，并将向量输入到模型，通过卷积层提取特征、池化层对特征采样，但CNN没有时序性，忽略了局部信息之间的依赖关系. 循环神经网络（RNN）则从左到右浏览每个詞向量，保留每个词的数据，可以为模型提供整个文本的上下文信息，但RNN计算速度较慢，且存在梯度消失等问题. 作为RNN的一种变体，长短期记忆网络（LSTM）通过过滤无效信息，有效缓解了梯度消失问题，更好地捕获长距离的依赖关系. 而BiLSTM由一个前向的LSTM和一个后向的LSTM组成，能够捕获双向语义依赖.1.2 BERT预训练模型同一个词在不同环境中可能蕴含不同的意义，而使用Word2Vec，GloVe等方法获得的词向量都是静态的，即这类模型对于同一个词的表示始终相同，因此无法准确应对一词多义的情况. 为了解决这一问题，基于语言模型的动态词向量表示方法应运而生.预训练语言模型在大规模未标注数据上进行预训练，通过微调的方式在特定任务上进行训练.DEVLIN 等［14］提出了BERT模型，它拥有极强的泛化能力和稳健性，在多类NLP问题中表现优异.BERT模型本质是一种语言表示模型，通过在大规模无标注语料上的自监督学习，为词学习到良好的特征表示，并且可以通过微调，适应不同任务的需求. BERT模型采用多层双向Transformer结构，在建模时，Transformer结构使用了自注意力机制，取代传统深度学习中的CNN和RNN，有效地解决了长距离依赖问题，并通过并行计算提高计算效率. 通过计算每一个单词与句中其他单词之间的关联程度来调整其权重. BERT模型的结构如图2所示.文本分类是自然语言处理（NLP）领域中的一项关键任务，它把文本数据归入不同的预先定义类别，在数字化图书馆、新闻推荐、社交网络等领域起到重要的作用. JOACHIMS［3］首次采用支持向量机方法将文本转化成向量，将文本分类任务转变成多个二元分类任务. KIM［4］提出了基于卷积神经网络（CNN）的TextCNN方法，在多个任务中取得了良好的效果. 徐军等［5］运用朴素贝叶斯和最大熵等算法，实现了中文新闻和评论文本的自动分类. 冯多等［6］提出了基于CNN的中文微博情感分類模型，并运用于社交场景.由于教材文本数据具有稀疏性，使用传统的分类算法进行建模时很难考虑上下文和顺序信息，并且数据集不平衡，不同指标的文本条数差异较大. 之前的相关研究［7-8］主要基于静态词向量（GloVe，Word2Vec）与CNN进行建模，所获得的词向量表示与上下文无关，也不能解决一词多义问题，且CNN只能提取局部空间特征，无法捕捉长距离的位置信息. 本文作者采用深度学习方法，对教材短文本数据进行分类，首先采用合成少数类过采样技术（SMOTE）和easy data augmentation（EDA）技术获得更平衡、更充分的文本数据集，提出基于深度学习的教材德目教育文本分类模型（IoMET_BBA），使用基于转换器的双向编码表征（BERT）预训练模型来生成富含语境信息的语义向量，然后使用双向长短期记忆网络（BiLSTM）和注意力机制来进一步进行特征提取，充分考虑上下文和位置信息，从而提高分类任务的准确性. 实验证明：相比于传统模型，IoMET_BBA模型的准确率与F1值提升明显，可高效准确地完成大规模的教材德目教育文本分类任务.1 相关技术1.1 深度学习分类模型文本分类需要使用已标注的训练数据来构建分类模型. 常见的文本分类流程如图1所示. 在进行文本分类之前，通常需要对原始数据进行预处理，包括分词、去除停用词、词干提取等.文本分类可以使用多种算法进行建模. 传统的机器学习分类模型，如朴素贝叶斯［9］、Kmeans［10］、支持向量机［3］、决策树［11］等，通常需要依靠人工来获取样本特征，忽略了文本数据的上下文信息和自然顺序. 近年来，基于神经网络的深度学习方法成为研究的热点. 这种方法主要包含两个关键任务：通过构建词向量来表示文本、使用一定的模型来提取特征并进行分类.计算机不能理解人类的语言，因此在NLP任务中，首先要将单词或词语表示成向量. 独热编码将词转化为长向量，向量维度与词数量相同，每个向量中某一维度的值是1，其余值都是0. 独热编码虽然简单，但不能体现出词与词之间的关系，并且当词量过大时，会出现维度灾难及向量十分稀疏的情况. 分布式的表示方法则可以将词表示为固定长度、稠密、互相存在语义关系的向量，这类方法也称为词嵌入. MIKOLOV等［12］提出了Word2Vec框架，包含Skip-Gram和Cbow算法，分别用单词来预测上下文和用上下文来预测单词. PENNINGTON 等［13］提出的GloVe方法，同时考虑到了局部信息和全局统计信息，根据词与词之间的共现矩阵来表示词向量.深度学习方法已经成为文本分类的主流方法. KIM等［4］使用包含卷积结构的CNN来分类文本，将文本映射成向量，并将向量输入到模型，通过卷积层提取特征、池化层对特征采样，但CNN没有时序性，忽略了局部信息之间的依赖关系. 循环神经网络（RNN）则从左到右浏览每个词向量，保留每个词的数据，可以为模型提供整个文本的上下文信息，但RNN计算速度较慢，且存在梯度消失等问题. 作为RNN的一种变体，长短期记忆网络（LSTM）通过过滤无效信息，有效缓解了梯度消失问题，更好地捕获长距离的依赖关系. 而BiLSTM由一个前向的LSTM和一个后向的LSTM组成，能够捕获双向语义依赖.1.2 BERT预训练模型同一个词在不同环境中可能蕴含不同的意义，而使用Word2Vec，GloVe等方法获得的词向量都是静态的，即这类模型对于同一个词的表示始终相同，因此无法准确应对一词多义的情况. 为了解决这一问题，基于语言模型的动态词向量表示方法应运而生.预训练语言模型在大规模未标注数据上进行预训练，通过微调的方式在特定任务上进行训练.DEVLIN 等［14］提出了BERT模型，它拥有极强的泛化能力和稳健性，在多类NLP问题中表现优异.BERT模型本质是一种语言表示模型，通过在大规模无标注语料上的自监督学习，为词学习到良好的特征表示，并且可以通过微调，适应不同任务的需求. BERT模型采用多层双向Transformer结构，在建模时，Transformer结构使用了自注意力机制，取代传统深度学习中的CNN和RNN，有效地解决了长距离依赖问题，并通过并行计算提高计算效率. 通过计算每一个单词与句中其他单词之间的关联程度来调整其权重. BERT模型的结构如图2所示.文本分类是自然语言处理（NLP）领域中的一项关键任务，它把文本数据归入不同的预先定义类别，在数字化图书馆、新闻推荐、社交网络等领域起到重要的作用. JOACHIMS［3］首次采用支持向量機方法将文本转化成向量，将文本分类任务转变成多个二元分类任务. KIM［4］提出了基于卷积神经网络（CNN）的TextCNN方法，在多个任务中取得了良好的效果. 徐军等［5］运用朴素贝叶斯和最大熵等算法，实现了中文新闻和评论文本的自动分类. 冯多等［6］提出了基于CNN的中文微博情感分类模型，并运用于社交场景.由于教材文本数据具有稀疏性，使用传统的分类算法进行建模时很难考虑上下文和顺序信息，并且数据集不平衡，不同指标的文本条数差异较大. 之前的相关研究［7-8］主要基于静态词向量（GloVe，Word2Vec）与CNN进行建模，所获得的词向量表示与上下文无关，也不能解决一词多义问题，且CNN只能提取局部空间特征，无法捕捉长距离的位置信息. 本文作者采用深度学习方法，对教材短文本数据进行分类，首先采用合成少数类过采样技术（SMOTE）和easy data augmentation（EDA）技术获得更平衡、更充分的文本数据集，提出基于深度学习的教材德目教育文本分类模型（IoMET_BBA），使用基于转换器的双向编码表征（BERT）预训练模型来生成富含语境信息的语义向量，然后使用双向长短期记忆网络（BiLSTM）和注意力机制来进一步进行特征提取，充分考虑上下文和位置信息，从而提高分类任务的准确性. 实验证明：相比于传统模型，IoMET_BBA模型的准确率与F1值提升明显，可高效准确地完成大规模的教材德目教育文本分类任务.1 相关技术1.1 深度学习分类模型文本分类需要使用已标注的训练数据来构建分类模型. 常见的文本分类流程如图1所示. 在进行文本分类之前，通常需要对原始数据进行预处理，包括分词、去除停用词、词干提取等.文本分类可以使用多种算法进行建模. 传统的机器学习分类模型，如朴素贝叶斯［9］、Kmeans［10］、支持向量机［3］、决策树［11］等，通常需要依靠人工来获取样本特征，忽略了文本数据的上下文信息和自然顺序. 近年来，基于神经网络的深度学习方法成为研究的热点. 这种方法主要包含两个关键任务：通过构建词向量来表示文本、使用一定的模型来提取特征并进行分类.计算机不能理解人类的语言，因此在NLP任务中，首先要将单词或词语表示成向量. 独热编码将词转化为长向量，向量维度与词数量相同，每个向量中某一维度的值是1，其余值都是0. 独热编码虽然简单，但不能体现出词与词之间的关系，并且当词量过大时，会出现维度灾难及向量十分稀疏的情况. 分布式的表示方法则可以将词表示为固定长度、稠密、互相存在语义关系的向量，这类方法也称为词嵌入. MIKOLOV等［12］提出了Word2Vec框架，包含Skip-Gram和Cbow算法，分别用单词来预测上下文和用上下文来预测单词. PENNINGTON 等［13］提出的GloVe方法，同时考虑到了局部信息和全局统计信息，根据词与词之间的共现矩阵来表示词向量.深度学习方法已经成为文本分类的主流方法. KIM等［4］使用包含卷积结构的CNN来分类文本，将文本映射成向量，并将向量输入到模型，通过卷积层提取特征、池化层对特征采样，但CNN没有时序性，忽略了局部信息之间的依赖关系. 循环神经网络（RNN）则从左到右浏览每个词向量，保留每个词的数据，可以为模型提供整个文本的上下文信息，但RNN计算速度较慢，且存在梯度消失等问题. 作为RNN的一种变体，长短期记忆网络（LSTM）通过过滤无效信息，有效缓解了梯度消失问题，更好地捕获长距离的依赖关系. 而BiLSTM由一个前向的LSTM和一个后向的LSTM组成，能够捕获双向语义依赖.1.2 BERT预训练模型同一个词在不同环境中可能蕴含不同的意义，而使用Word2Vec，GloVe等方法获得的词向量都是静态的，即这类模型对于同一个词的表示始终相同，因此无法准确应对一词多义的情况. 为了解决这一问题，基于语言模型的动态词向量表示方法应运而生.预训练语言模型在大规模未标注数据上进行预训练，通过微调的方式在特定任务上进行训练.DEVLIN 等［14］提出了BERT模型，它拥有极强的泛化能力和稳健性，在多类NLP问题中表现优异.BERT模型本质是一种语言表示模型，通过在大规模无标注语料上的自监督学习，为词学习到良好的特征表示，并且可以通过微调，适应不同任务的需求. BERT模型采用多层双向Transformer结构，在建模时，Transformer结构使用了自注意力机制，取代传统深度学习中的CNN和RNN，有效地解决了长距离依赖问题，并通过并行计算提高计算效率. 通过计算每一个单词与句中其他单词之间的关联程度来调整其权重. BERT模型的结构如图2所示.文本分类是自然语言处理（NLP）领域中的一项关键任务，它把文本数据归入不同的预先定义类别，在数字化图书馆、新闻推荐、社交网络等领域起到重要的作用. JOACHIMS［3］首次采用支持向量机方法将文本转化成向量，将文本分类任务转变成多个二元分类任务. KIM［4］提出了基于卷积神经网络（CNN）的TextCNN方法，在多个任务中取得了良好的效果. 徐军等［5］运用朴素贝叶斯和最大熵等算法，实现了中文新闻和评论文本的自动分类. 冯多等［6］提出了基于CNN的中文微博情感分类模型，并运用于社交场景.由于教材文本数据具有稀疏性，使用传统的分类算法进行建模时很难考虑上下文和顺序信息，并且数据集不平衡，不同指标的文本条数差异较大. 之前的相关研究［7-8］主要基于静态词向量（GloVe，Word2Vec）与CNN进行建模，所获得的词向量表示与上下文无关，也不能解决一词多义问题，且CNN只能提取局部空间特征，无法捕捉长距离的位置信息. 本文作者采用深度学习方法，对教材短文本数据进行分类，首先采用合成少数类过采样技术（SMOTE）和easy data augmentation（EDA）技术获得更平衡、更充分的文本数据集，提出基于深度学习的教材德目教育文本分类模型（IoMET_BBA），使用基于转换器的双向编码表征（BERT）预训练模型来生成富含语境信息的语义向量，然后使用双向长短期记忆网络（BiLSTM）和注意力机制来进一步进行特征提取，充分考虑上下文和位置信息，从而提高分类任务的准确性. 实验证明：相比于传统模型，IoMET_BBA模型的准确率与F1值提升明显，可高效准确地完成大规模的教材德目教育文本分类任务.1 相关技术1.1 深度学习分类模型文本分类需要使用已标注的训练数据来构建分类模型. 常见的文本分类流程如图1所示. 在进行文本分类之前，通常需要对原始数据进行预处理，包括分词、去除停用词、词干提取等.文本分类可以使用多种算法进行建模. 传统的机器学习分类模型，如朴素贝叶斯［9］、Kmeans［10］、支持向量機［3］、决策树［11］等，通常需要依靠人工来获取样本特征，忽略了文本数据的上下文信息和自然顺序. 近年来，基于神经网络的深度学习方法成为研究的热点. 这种方法主要包含两个关键任务：通过构建词向量来表示文本、使用一定的模型来提取特征并进行分类.计算机不能理解人类的语言，因此在NLP任务中，首先要将单词或词语表示成向量. 独热编码将词转化为长向量，向量维度与词数量相同，每个向量中某一维度的值是1，其余值都是0. 独热编码虽然简单，但不能体现出词与词之间的关系，并且当词量过大时，会出现维度灾难及向量十分稀疏的情况. 分布式的表示方法则可以将词表示为固定长度、稠密、互相存在语义关系的向量，这类方法也称为词嵌入. MIKOLOV等［12］提出了Word2Vec框架，包含Skip-Gram和Cbow算法，分别用单词来预测上下文和用上下文来预测单词. PENNINGTON 等［13］提出的GloVe方法，同时考虑到了局部信息和全局统计信息，根据词与词之间的共现矩阵来表示词向量.深度学习方法已经成为文本分类的主流方法. KIM等［4］使用包含卷积结构的CNN来分类文本，将文本映射成向量，并将向量输入到模型，通过卷积层提取特征、池化层对特征采样，但CNN没有时序性，忽略了局部信息之间的依赖关系. 循环神经网络（RNN）则从左到右浏览每个词向量，保留每个词的数据，可以为模型提供整个文本的上下文信息，但RNN计算速度较慢，且存在梯度消失等问题. 作为RNN的一种变体，长短期记忆网络（LSTM）通过过滤无效信息，有效缓解了梯度消失问题，更好地捕获长距离的依赖关系. 而BiLSTM由一个前向的LSTM和一个后向的LSTM组成，能够捕获双向语义依赖.1.2 BERT预训练模型。

一种基于模糊VSM和神经网络的文本分类方法

层组成，中输入层完成分类样本的输入，其隐含层提取输入样本所隐含的模式特征，出层用于输出分类结果。实验部分以输
万方数据库中部分文档数据为例验证了该方法的有效性。
文本的类属特征与类模式之间的模糊映射关系，根
据生成的模糊映射关系可对测试文本进行分类。
集合中每个文本确定类别，过自动文本系统把文通
本进行归类，以帮助人们更好地寻找需要的信息可和知识。传统的文本分类研究有着丰富的研究成果和广泛的应用实践，而在现实中，一部分文然有本并不能精确地归入某一个类别，靠人工的判依
关键词
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
文本分类
模糊向量空间
神经网络Ａ
模糊特征向量
特征提取
隶属度
中图法分类号
Ｔ３１３Ｐ９．；
文献标志码
数据挖掘（ａａＭｉｉｇ，从存放在数据库、Ｄｔｎｎ）是
出一种基于模糊向量空间模型和ＢＰ神经网络的解决方案。首先选取均匀覆盖某一领域知识的若干类模式组成训练样本集，后按模糊特征提取构造然模糊特征向量，交给神经网络进行训练，提以获得
类别，该类别收集所有无法归类的文本。而如何处理一个文本属于多类的问题，以考虑一个文本和可所有类别之间的隶属关系，如果可以得到一个文本

基于深度学习的自然语言处理与文本分类算法研究

基于深度学习的自然语言处理与文本分类算法研究自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中一项关键技术，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。

随着深度学习的快速发展，基于深度学习的自然语言处理技术得到了广泛应用，并取得了惊人的成果。

深度学习是机器学习的一种方法，在NLP领域中应用极为广泛。

深度学习的核心思想是通过构建深层神经网络模型，从大规模数据中学习抽取特征，进而实现文本分类、情感分析、机器翻译等任务。

其中，文本分类是NLP领域中的一项重要任务，其目标是将一段文本自动分类到一个或多个预定义的类别中。

在基于深度学习的文本分类算法中，首先需要将文本数据转化为计算机能够理解和处理的数字表示形式。

常见的方法是将文本转化为词向量或者字符向量。

词向量是将每个词映射为一个向量，其中词之间的语义关系可以通过向量之间的相似度体现出来。

而字符向量则是将文本中的每个字符映射为一个向量，以捕捉单词之间的内在关系。

在文本分类算法中，常用的深度学习模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）以及长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）。

这些模型具有强大的特征学习能力，可以自动从数据中学习到关键特征，从而提高文本分类的性能。

卷积神经网络在图像处理中取得了巨大成功，而在文本分类任务中，卷积神经网络也表现出了出色的性能。

卷积神经网络通过卷积操作和池化操作来提取文本中的局部特征，并通过全连接层进行分类。

卷积神经网络具有并行计算的能力，可以高效地处理大规模文本。

循环神经网络则更加适合于处理序列数据，比如自然语言。

循环神经网络通过在网络中引入循环连接，可以捕捉到文本中的上下文信息，并在处理长文本时具有一定的优势。

然而，传统的循环神经网络在长文本处理中容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题，导致难以建模长期依赖关系。

文本分类模型的对比与优化

文本分类模型的对比与优化首先，文本分类是自然语言处理中的一种重要任务。

常见的文本分类应用有情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类等。

基于机器学习的方法已经被广泛应用于文本分类任务，并取得了令人瞩目的效果。

然而，不同的文本分类模型之间存在着巨大的差异性，不同的参数设置也会影响模型的性能。

一、常用的文本分类模型在文本分类任务中，最常用的模型是朴素贝叶斯算法、支持向量机和神经网络。

其中朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理和条件独立假设的分类方法，具有学习速度快、分类效果好等优点，但它也有明显的缺点，就是对于复杂的数据结构和相互依存的特征很难处理。

支持向量机是一种基于最大间隔的方法，通过寻找一个超平面，将不同类别之间的距离最大化，具有较高的准确性和泛化能力。

神经网络是一种模拟人脑神经元工作的模型，通过各种神经元之间的连接实现分类，具有强大的非线性建模能力，但训练效率较低，需要大量的计算资源。

二、模型优化和对比在实际应用中，我们往往会对文本分类模型进行优化和对比，以达到更好的分类效果。

常用的模型优化方法包括特征选择、模型选择、参数调优等。

特征选择是指从原始数据中选择与分类任务相关的特征，去除无效和冗余的特征，以减少模型复杂度和提高分类效率。

模型选择是指从多个不同的模型中选择最适合当前任务的模型，以确保最终分类的准确性和泛化能力。

参数调优是指对模型中的参数进行调整，以使得模型更加符合实际数据分布和分类任务要求。

模型对比是指对不同的文本分类模型进行对比分析，以确定最适合当前任务的模型。

常用的对比方法包括精度、召回率、ROC 曲线等。

精度是指分类器正确分类的样本数占总样本数的比例，召回率是指分类器正确识别为正类的样本数在实际正类样本数中的比例。

ROC曲线则是绘制分类器不同负例阈值下的真正例率和假正例率之间的关系曲线，可以直观地表示分类器的效果好坏和阈值的选择。

三、模型应用和未来发展文本分类模型在很多实际应用中都有广泛的应用，包括情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类等。

基于前馈神经网络的文本分类技巧(四)

基于前馈神经网络的文本分类技巧前馈神经网络（Feedforward Neural Network）是一种常用于文本分类的深度学习模型。

在文本分类任务中，我们通常需要将文本数据划分到不同的类别中，比如垃圾邮件过滤、情感分析等。

基于前馈神经网络的文本分类技巧在这一领域有着广泛的应用，下面我们将从数据预处理、神经网络结构设计、训练与优化等方面进行探讨。

数据预处理在进行文本分类任务之前，我们首先需要对文本数据进行预处理。

这包括分词、去除停用词、词干提取等操作。

分词是将文本按照单词进行划分，去除停用词可以提高模型的分类效果，而词干提取则可以将单词还原为词干形式，减少词汇的复杂性。

此外，还需要将文本数据转换为词向量表示，这可以通过词袋模型（Bag of Words）或词嵌入模型（Word Embedding）来实现。

词向量表示的质量直接影响了神经网络模型的分类效果。

神经网络结构设计在设计基于前馈神经网络的文本分类模型时，我们需要考虑网络的层数、每一层的神经元数量、激活函数等。

一般来说，我们可以采用多层感知机（Multilayer Perceptron）结构，其中包括输入层、隐藏层和输出层。

隐藏层的神经元数量和层数的选择需要根据具体任务来进行调整，一般来说，隐藏层的神经元数量越多，模型的拟合能力越强，但也容易导致过拟合。

此外，选择合适的激活函数也是十分重要的，常用的激活函数包括ReLU、Sigmoid、Tanh等。

训练与优化在训练基于前馈神经网络的文本分类模型时，我们需要选择合适的损失函数和优化器。

对于文本分类任务，常用的损失函数包括交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss），而常用的优化器包括随机梯度下降（SGD）、Adam等。

在进行模型训练时，还需要考虑合适的学习率和正则化方法，以避免模型的过拟合现象。

另外，我们还可以采用批量归一化（Batch Normalization）等技巧来加速模型的训练过程。

一种基于模糊VSM和神经网络的文本分类方法

一种基于模糊VSM和神经网络的文本分类方法潘俊辉;王辉【摘要】针对文本自动分类时可能存在一个文本属于多类的问题,提出了一种基于模糊向量空间模型和神经网络的文本自动分类方法.该方法采用模糊集理论,把特征项在文档中出现的位置作为反映文档主题的重要程度(隶属度),并在特征提取时充分考虑该位置信息,从而构造出模糊特征向量,使文本分类更接近手工分类方法.建立的网络由输入层、隐含层和输出层组成,其中输入层完成分类样本的输入,隐含层提取输入样本所隐含的模式特征,输出层用于输出分类结果.实验部分以万方数据库中部分文档数据为例验证了该方法的有效性.%A kind of text classification method based on fuzzy vector space model and neural networks is proposed to counter the problems that a text can be belongs to many types during the text classification. Fuzzy theory is adopted in the method to look the occuring position of feature items in text on as the importantdegree(membership)reflecteing text subject, and fully considered the position information while the features are extracted , thus the fuzzy feature vectors are constructed, as a result, the text classification is close to the manual classification method.The established networks are constituted of input layer, hidden layer and output layer, the input layer completes the inputs of classification samples, hidden layer extracts the implicit pattern features of input samples, the output layer is used to output the classification results. Finally the effectiveness of this method is proved by some documents of Wanfang data in experimental section.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2011(011)009【总页数】4页(P2121-2124)【关键词】文本分类;模糊向量空间;神经网络;模糊特征向量;特征提取;隶属度【作者】潘俊辉;王辉【作者单位】东北石油大学,大庆,163318;东北石油大学,大庆,163318【正文语种】中文【中图分类】TP391.3数据挖掘(Data Mining)，是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解模式的非平凡过程［1］。

基于改进BP神经网络的非均衡数据分类算法

基于改进BP神经网络的非均衡数据分类算法张文东;吕扇扇;张兴森【摘要】传统的分类算法大都默认所有类别的分类代价一致,导致样本数据非均衡时产生分类性能急剧下降的问题.对于非均衡数据分类问题,结合神经网络与降噪自编码器,提出一种改进的神经网络实现非均衡数据分类算法,在神经网络模型输入层与隐层之间加入一层特征受损层,致使部分冗余特征值丢失,降低数据集的不平衡度,训练模型得到最优参数后进行特征分类得到结果.选取UCI标准数据集的3组非均衡数据集进行实验,结果表明采用该算法对小数据集的分类精度有明显改善,但是数据集较大时,分类效果低于某些分类器.该算法的整体分类效果要优于其他分类器.%Most of the traditional classifications algorithms have the same classification cost of all categories, which results in a sharp decline in classification performance when the sample data are unbalanced. As to the problem of unbalanced data classification, we combine neural network with denoising auto-encoder and put forward a kind of improved neural network to realize unbalanced data classification algorithm. The algorithm adds a layer called feature damaged layer between input layer and hidden layer. Thus some redundant feature values are lost, and the unbalance degree of data set is reduced. And the results can be obtained after training model obtains optimal parameters and deals with the classification based on feature. It selects three sets of UCI standard unbalanced data sets for experiment. The results show that the accuracy of the algorithm for small data set classification is improved obviously, but when the data set is larger, the classification effect is lower than someclassifier. And the overall classification performance of the proposed algorithm is better than other classifiers.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2017(026)006【总页数】4页(P153-156)【关键词】非均衡数据;神经网络;降噪自编码器;分类【作者】张文东;吕扇扇;张兴森【作者单位】中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院, 青岛 266580;中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院, 青岛 266580;中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院, 青岛 266580【正文语种】中文在实践中, 有许多的不平衡数据分类问题, 这种情况是指二类分类问题二类分问题中, 一类样本的数量要比另一类样本数量小的多. 传统的分类算法大多默认所有类别分类代价一致, 处理非平衡数据时会偏向于多数类, 对于多数类样本实例过拟合, 对于少数类样本实例欠学习, 导致少数类的分类精度很低. 然而, 在实际生活中, 人们往往需要知道少数类是否被正确分类. 因此不平衡数据分类问题是近年来机器学习和数据挖掘的研究热点, 在各个研究领域比较常见, 例如信用卡欺骗, 癌症发病率等[1-3].针对上述问题, 研究者提出了多种分类方法, 陶新民等人[4]提出基于ODR和BSMOTE结合的不均衡数据SVM分类算法, 该算法不但能有效提高SVM算法在不均衡数据中少数类的分类性能, 而且总体分类性能也有所提高. 但该算法中某些参数的设置仍然是经验性的, 无法确定其最优效果. 韩敏等人[5]提出一种径向基函数神经网络和随机森林集成的混合分类算法, 该算法先让样本达到均衡状态, 再采用针对小类的神经网络集成学习方法进行训练和测试, 有效提高了小类样本的分类性能. 但扩充样本会花费大量内存及运算时间, 导致效率降低. Wang等人[6]提出了采用直推式支持向量机和编辑紧邻规则解决不平衡数据的相结合的两个改进算法, 第一种改进是选择一些有用的正面的可能包含嘈杂的测试样本用来补充缺乏训练样本, 然后用编辑最近邻规则去除嘈杂的样本. 第二种改进选择一些有用的测试文件的正面和负面的类样本添加到训练集, 去除嘈杂样本的方法类似于第一种改进算法. 这两种算法都添加了测试样本, 以保持少数类和大多数类之间的平衡, 经实验证明了这两种算法的可行性和有效性, 并与支持向量机相比均有明显的提高.基于以上分析, 本文给出了一种基于BP神经网络的非均衡数分类算法来处理非均衡数据的分类, 并使其性能得到了明显的提高. BP网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络, 能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系, 而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程. 该算法利用BP神经网络进行输入输出映射, 并使用随机梯度下降方法, 通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值. 本文关键点在于, 训练阶段在输入数据中加入一定量的噪声数据, 以增加其泛化能力. 经实验表明该方法对于解决非均衡数据的分类问题有较明显的效果, 特别是对于小数据集样本的分类准确率.1.1 BP神经网络BP(Back Propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出, 是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络, 一般包括单输入层、单输出层与若干隐藏层, 是目前应用最广泛的神经网络模型之一. 特征向量由输入层传入网络中, 经由隐藏层处理后, 输出层对处理结果输出. 利用误差函数计算输出结果与期望值的误差, 然后利用反向传播将计算得到的误差沿神经网络传送使用梯度下降算法进行神经元节点权值的调整, 使其沿梯度方向下降. 反复训练直至训练的迭代次数达到设定阈值或者训练样本的误差计算值符合预期误差估计时, 神经网络训练结束, 此时网络的参数最优, 能够对输入特征进行预测或者分类[7,8].1.2 随机梯度下降算法梯度下降是BP神经网络中损失函数计算最常用方法, 而随机梯度下降是梯度下降算法中一种迭代求解思路[9]. 假设h(x)为待拟合的函数, 表示为公式(1), J(θ)为损失函数, 表示为公式(2), θ是模型参数, 需要迭代求最优解, 如公式(3)所示:其中m是训练集的记录条数, j是参数的个数.从一个随机点以最快的速度达到损失最少的点, 用数学描述就是一个求偏导的过程, 公式如下:这样θ的更新过程如公式(5)(l表示算法的学习速率)所示:针对上文中提及对于非均衡数据分类中存在的参数的不确定性以及扩充样本降低效率等问题, 结合神经网络的较强非线性拟合能力与降噪自编码器[10]对特征更加鲁棒表达的优点, 本文提出只有一个隐层的降噪BP神经网络的非均衡数据分类算法, 模型结构如图1所示. 在输入层与隐层之间加入一层特征受损层, 使得神经网络对于非平衡数据分类的泛化能力更强, 从而增加了非平衡数据的分类性能.2.1 模型核心思想在传统BP神经网络基础上, 在输入样本特征X时加入噪声, 添加噪声的做法采用按一定比例随机将部分特征输入置为0, 符合人类大脑的信息处理机制, 致使部分冗余特征值丢失, 降低数据集的不平衡度, 得到X’, 再输入到神经网络进行分类并进行误差计算与权值更新.2.2 算法主要流程输入: 带有标签的样本数据X, 以及一定噪声比例.输出: 网络最优参数.步骤1.随机初始化参数θ={W, b},其中W为网络的权值, b为偏置项, 输入层节点数目为n, 输出层节点数目为m, 以及隐藏层节点数目k, 迭代次数, 学习速率以及期望误差等;步骤2. 将训练数据以公式(6)加入人工噪声, 其中为噪声矩阵, 计算矩阵的大小, 为噪声系数. 得到噪声样本数据;步骤 3. 将步骤2得到的X’输入到神经网络中进行训练, 得到输出Y’;步骤4. θ根据梯度下降算法中的公式(5)的方式进行变化, 计算迭代次数: 当训练次数达到指定值时, 停止训练, 得到最优参数θ; 若未达到训练迭代次数指定值, 根据梯度下降算法中的公式(2)计算损失函数, 若达到制定损失值, 则停止训练得到最优参数θ; 否则重复步骤2~4, 直至停止训练, 得到最优参数θ.3.1 数据集选择文中实验的数据采用UCI机器学习库中的3个常用的数据集. 其中ionosphere、wpbc数据集是二分类不平衡数据集[11], 选择satimage数据集并将class2作为少数类. 其具体描述如表1所示.3.2 实验参数设置在实验与测试环节, 依托的硬件条件为: Win7 64位系统, 双核CPU3.2GHZ, 内存8G等. 使用Python的集成开发环境Spyder实现模型训练与测试对比. 本文模型中对于数据集初始化参数设置, 首先对数据集使用少数类样本合成过采样技术处理, 输入节点数目为数据集特征数, 输出节点数目根据输出分类数目按照二进制编码确定, 隐层节点数目依据公式, k为隐层节点数目, m为输出节点数目, n为输入节点数目, , 并在实验中进行微调. 激活函数使用. 迭代次数设置为5000次, 学习速率为0.005, 噪声比例.4.1 非均衡数据分类结果评价标准在传统的分类方法中衡量分类器性能一般以错误率(分类正确的测试样本数目与总测试样本数目的比率)为指标. 针对不平衡数据, 传统的评价方法掩盖了对少数类识别的不敏感性, 目前公认的为混淆矩阵, 如表2所示, 它可以帮助人们更好的了解分类中的错误. 针对二分类问题给出了一个混淆矩阵, 如果将一个正例判为正例, 那么就可以认为产生了一个真正例(True Positive, TP,也称真阳); 如果对一个反例正确的判为反例, 则认为产生了一个真反例(True Negative, TN,也称真阴). 相应地, 另外两种情况分别称为伪反例(False Negative, FN,也称假阴)和伪正例(False Positive, FP,也称假阳). 其中正例为少数类样本.利用混淆矩阵定义来定义出多个比传统错误率更好的新指标, 例如准确率(少数类预测准确率)accuracy、召回率(多数类预测准确率)recall、F1与G-mean等, 其公式定义如下:其中准确率表示预测为正例的样本特征中真正正例的比例, 召回率表示预测为正例的真实正例占所有真实正例的比例, F1表示准确率与召回率之间的调和平均, G-means表示少数类分类精度和多数类分类精度的几何平均值, 用来评价分类器的整体性能.4.2实验结果及分析本文对比算法有一个隐藏层的SVM算法, 把输入的样本映射到一个高维的特征空间, 在这个特征空间中构造出最优分类超平面, 实现分类. 而SAE算法与SMOTE-SDAE算法均有4层网络结构, 其中包括2个隐层, SAE通过组合低层特征产生更加抽象的高层特征, 以发现数据的内在特征表示; SMOTE-SDAE算法结合少数类样本合成过采样技术(SMOTE)和降噪自编码器(SDAE)将合成新少数类样本作为训练集, 利用无监督学习方式, 预训练初始化参数, 微调抽象出最能表达原始数据的本质特征. 本文提出的一种改进的神经网络实现非均衡数据分类算法, 在神经网络模型输入层与隐层之间加入一层特征受损层, 致使部分冗余特征值丢失, 降低数据集的不平衡度, 训练模型得到最优参数后进行特征分类得到结果, 提高了分类功能.文中采用F1与G-means两项非均衡数据分类器性能评价指标对3个不平衡数据集(ionosphere、wpbc、satimage)采用SVM、SAE、SMOTE-SDAE和提出的改进BP神经网络分类算法进行比较, 表3和4为各算法的F1与G-means, 对比结果.从两个表可以看出, 本文所提出的方法在较低的非均衡比下作用在上述三个数据集中, 对于前两个数据集(ionosphere、wpbc), 使用的两个度量指标均优于其他算法, 而在数据集staimage中两个度量指标均低于SMOTE-SDAE算法. 实验结果表明: 该算法在处理小数据集的非均衡数据分类问题中较为有效, 但是处理数据集较大的非均衡问题时效果会弱于某些分类算法, 但是该算法总体的分类效果较好.对于不平衡数据分类问题, 本文结合神经网络与降噪自编码器提出了一种基于BP 神经网络的非均衡数分类算法, 经过与其他算法比较表明该算法对于较小数据集的非平衡数据分类精度较其它方法有明显的提高, 当数据集中训练样本增多时, 该算法较深度学习方法优势不再明显.1 Zhang C, Gao W, Song J, et al. An imbalanced data classification algorithm of improved autoencoder neural network. Eighth International Conference on Advanced Computational Intelligence. 2016. 95–99.2 章少平,梁雪春.优化的支持向量机集成分类器在非平衡数据集分类中的应用.计算机应用,2015,35(5):1306–1309.3 许丹丹,王勇,蔡立军.面向不均衡数据集的ISMOTE算法. 计算机应用,2011,31(9):2399–2401.4 陶新民,童智靖,刘玉,等.基于ODR和BSMOTE结合的不均衡数据SVM分类算法.控制与决策,2011,26(10):1535–1541.5 韩敏,朱新荣.不平衡数据分类的混合算法.控制理论与应用,2011,28(10):1485–1489.6 Wang A, Liu L, Jin X, et al. Adapting TSVM for fault diagnosis with imbalance class data. Control and Decision Conference (CCDC). China. IEEE. 2016. 2919–2923.7 王洪元,史国栋.人工神经网络技术及其应用.北京:中国石化出版社,2002.8 夏战国,王珂,王志晓.基于网络复杂性的BP算法.计算机工程与设计,2008,29(15):3867–3869.9 汪宝彬,汪玉霞.随机梯度下降法的一些性质(英文).数学杂志,2011,31(6):1041–1044.10 Vincent P, Larochelle H, Bengio Y, Manzagol PA. Extracting and composing robust features with denoising autoencoders, Proc. of the Twenty-fifth International Conference on Machine Le arning (ICML‘08). ACM. 2008. 1096–1103.11 张枭山,罗强.一种基于聚类融合欠抽样的不平衡数据分类方法.计算机科学,2015,42(11A):63–66.。

基于卷积神经网络的中文文本分类算法研究

基于卷积神经网络的中文文本分类算法研究近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，文本分类技术也得到了广泛的应用。

中文文本，因其特殊的语言结构和语义表达方式，使得中文文本分类技术的研究有很大的难度。

基于卷积神经网络的中文文本分类算法是其中一种目前较为流行的技术。

本文将介绍卷积神经网络的原理，以及基于卷积神经网络的中文文本分类算法的设计与实现。

一、卷积神经网络的原理卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，其结构类似于人类和其他动物的视觉系统。

CNN的主要优势在于它可以识别图像中的局部特征。

CNN使用一组可学习的滤波器来扫描输入数据，不断调整其滤波器权重，以提高其对特定特征（比如形状、颜色等）的敏感性。

CNN网络由卷积层、池化层和全连接层组成。

卷积层是CNN的核心层，它通过一定数量的卷积核对输入数据进行卷积操作，提取输入数据的局部特征，同时保留输入数据的空间结构信息。

池化层是为了减少计算量和防止过拟合而加入的，它通常在卷积层之后，通过在输入数据的局部区域中提取最大值或平均值的方式对卷积层的输出做降维处理。

最后，全连接层通过与之前的卷积和池化层的输出连接，对输入数据进行最终的分类处理。

二、基于卷积神经网络的中文文本分类算法的设计基于卷积神经网络的中文文本分类算法需要对输入的中文文本进行处理，并将其转化为适合卷积神经网络的数据结构。

我们可以采用分词将中文文本转换成由词向量组成的矩阵，其中每一行表示一个分词后的词向量，每一列表示一个词向量的维度。

在这里，我们可以使用Word2Vec等神经网络模型将中文文本转换成对应的词向量。

接下来，我们需要通过对输入数据进行卷积操作，提取其局部特征。

具体来说，我们需要在卷积层中定义一些卷积核，卷积核在局部区域内的卷积操作可以提取输入数据的特征，并输出一个一维的特征向量。

这个特征向量表示输入数据在该位置提取的特定特征。

随后，我们需要通过池化层进行降维处理，减少特征向量的维度，同时保留输入数据的局部结构信息。

基于多模型融合的文本分类方法

基于多模型融合的文本分类方法摘要：线性回归（LR）、多层感知器（MLP）等经典机器学习分类算法在短文本分类任务上得到了广泛应用。

不同算法在不同样本上表现一般不同，单一算法难以在所有样本上都具有优异表现。

因此，本文提出了一种基于多模型融合的文本分类方法，并分别验证了不同融合策略对分类效果的影响。

实验结果表明，多模型融合相比于单一模型具有更优越的分类准确性。

关键词：文本分类；机器学习；模型融合1引言随着互联网技术的飞速发展和普及，网络文本信息规模日益增长，如何组织和管理网络海量文本信息就成为了研究的重点。

文本分类是处理文本信息的重要环节和关键技术之一。

2相关技术2.1逻辑回归（LR）逻辑回归（LR）通过在线性回归模型中引入Sigmoid函数，将线性回归的输出值映射到(0,1)范围内，成为一个概率预测问题。

2.2决策树（DT）决策树是一种多级分类方法，利用树把一个复杂的多类别分类问题转化为若干个简单的分类问题来解决。

它不是企图用一种算法、一个决策规则把多个类别一次分开，而是采用分级的形式,使分类问题逐步得到解决。

另外，决策树很容易转化成分类规则。

一般来说，一个决策树由一个根节点、一组非终止节点和一些终止节点组成，可对终止节点标以各种类别标签。

有时不同的终止节点上可以出现相同的类别标签。

一个决策树对应于特征空间的一种划分，它把特征空间划分成若干个区域，在每个区域中，某个类别的样本占优势,因此，可以标以该类样本的类别标签。

2.3多层感知器（MLP）多层感知器具有如下基本特点：1)网络中每个神经元包含一个可微的非线性激活函数；2)在输入层和输出层之间有一层或多层隐藏层；3)网络的连接性强度由突触权值决定。

隐藏层的存在，将输入数据非线性变换到一个新的特征空间，在该特征空间中，训练数据比较突出的特征由隐藏层的各神经元发现。

多层感知器从初始状态到成为满足要求的模型，必须依靠BP算法，其训练过程包括前向和反向两个阶段。

基于优化LM模糊神经网络的不均衡林业信息文本分类算法

文本分类算法选择与优化

一种基于资源优化神经网络(RON)的文本分类方法

文本分类 文献综述

基于模式识别的文本分类技术

基于模糊神经网络控制的变步长盲均衡算法

自然语言处理中的文本分类算法介绍

文本分类的发展和问题

自然语言处理中的文本分类算法

文本分类算法范文

基于粒子群优化的深度神经网络分类算法

自然语言处理中常见的文本分类算法

基于深度学习的教材德目教育文本分类方法

一种基于模糊VSM和神经网络的文本分类方法

基于深度学习的自然语言处理与文本分类算法研究

文本分类模型的对比与优化

基于前馈神经网络的文本分类技巧(四)

一种基于模糊VSM和神经网络的文本分类方法

基于改进BP神经网络的非均衡数据分类算法

基于卷积神经网络的中文文本分类算法研究

基于多模型融合的文本分类方法

文本分类文献综述