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基于LDA和深度学习的文本分类方法

【摘要】 针对文档集里的文本长度长短不一和特征提取困难等问题，提出一种基于LDA和深度学习的文本分类方法。结合LDA主题模型和Word2Vec词向量模型完成对文本词向量矩阵的构建，由结合融合层的卷积神经网络对构建好的词向量矩阵获取联合特征，将获取的特征送到softmax分类器得到分类结果。该方法在文本情感分类上进行实验，实验结果表明，该方法解决了文档集里的文本长度长短不一和特征提取困难等问题，在模型评价指标上都得到了提高。

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