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公开(公告)号：CN108920586A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810665752.8
申请日：2018-06-26
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经映射支持向量机的短文本分类方法，属于文本分类与深度学习领域。采用Softmax作为卷积神经网络的分类器导致泛化能力不足，而直接使用支持向量机分类需要进行特征提取和核函数的学习，往往难以达到最优解，于是提出了一种结合卷积神经网络和支持向量机(DNMSVM，深度神经映射支持向量机)的短文本分类算法，从而提高短文本的分类效果。本发明无需对文本进行复杂的预处理，不仅准确率较高，且在可靠性和鲁棒性上有提升。
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