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基于向量空間模型的文本分類方法的文本表示具有高緯度、高稀疏的特點(diǎn)，特征表達(dá)能力較弱，且特征工程依賴人工提取，成本較髙。針對該問題，提出基于雙通道詞向量的卷積膠囊網(wǎng)絡(luò)文本分類算法。將WordⅤec訓(xùn)練的詞向量與基于特定文本分類任務(wù)擴(kuò)展的語境詞向量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的2個(gè)輸入通道，并采用具有動(dòng)態(tài)路由機(jī)制的卷積膠囊網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行文本分類。在多個(gè)英文數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，雙通道的詞向量訓(xùn)練方式優(yōu)于單通道策略，與LSTM、RAE、 MV-RNN等算法相比，該算法具有較高的文本分類準(zhǔn)確率。
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