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现如今互联网上出现了很多评论性文章,这些文章字符数多,且包含较多与主题无关的信息,会影响后续的文本分析任务的性能。 因此,针对传统的解决方案不能够对多主题长文本进行建模,以及现有的神经网络无法从相对较长的时间步长中捕获语义关联等问题,文中提出了一种结合单层神经网络和分层长短记忆网络的深度网络模型,并在长文本过滤任务中进行应用。 该模型通过词语层 LSTM 网络获得句子内部词语之间的关系并得到具有语义的句向量,然后将句向量输入主题依赖度计算模型和句子层 LSTM 网络模型,进而得到句子与各主题类别的依赖度以及待过滤句子与其他句子之间的关联。 最后,在从马蜂窝获取的游记数据集上进行的实验表明,该模型相比 SVM、朴素贝叶斯、LSTM、Bi-LSTM等效果更好。

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《多主题下基于 LSTM 语义关联的长文本过滤研究》

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文件号：062323

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