基于加权词向量和卷积神经网络的新闻文本分类
在文本分类中，基于Word2Vec词向量的文本表示忽略了词语区分文本的能力，设计了一种用TF-IDF加权词向量的卷积神经网络（CNN）文本分类方法.新闻文本分类，一般只考虑正文，忽略标题的重要性，改进了TF-IDF计算方法，兼顾了新闻标题和正文.实验表明，基于加权词向量和CNN的新闻文本分类方法比逻辑回归分类效果有较大提高，比不加权方法也有一定的提高.
文件下载
评论信息
其他资源
- Live2D_SDK_Unity_2.1.04_2.zip
- Hytera 海能达PD/MD系列固件升级工具 DMR UPGRADEKITTO V8.05.07.004.zip
- 亚洲人脸数据库_CASIA-FaceV5
- Android rtmp rtsp 推流客户端.zip
- 等保2.0测评师培训教程（中级）2019版.pdf
- Qt 自定义QPushButton样式表(实时生成QSS)
- vc++6.0实现的学生成绩管理系统代码
- Modern Assembly Language Programming With the ARM Processor
- 格式工厂(format factory)
- 串口调试助手易语言源码
- matlab pdetool for diffusion
- 门票、酒店、商品价格日历，剩余数量日历
- 802.11a物理层链路
- CVPR2020 论文(1).zip
- log4j-over-slf4j-1.7.25.jar
- 排序-按键精灵-冒泡排序.png
- Epson_L110-L210-L300-L350-L355 Reset.rar
- kubectl(v1.20.2).zip
- json数据格式.txt
- EMS SQL Manager 2007 for MySQL 破解 注册码
- teris 俄罗斯方块 3个不同逻辑版本打包
- Z.EntityFramework.Extensions.EFCore.dll2.1.49EFCore破解
- 决策树CART实现
- GT9XXTP驱动，MTK 6.0系统
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明