一种将深度学习与数学分析相结合的句子分类改进方法

摘要

本发明提供了一种将深度学习与数学分析相结合的句子分类改进方法，该方法结合了深度学习和数学分析在处理句子问题中的优势，即长短时记忆网络(LSTM)能将句子中词的词序信息和上下文信息都考虑进去，反词频权重(AWF)能突出词在语料库中的统计特征，通过数学方法将原始向量表示S0减去S0在第一主成成分V1上的投影，得到改进后的句子特征向量表示S1，将S1作为softmax层的输入得到句子分类结果。将这些优势结合在一起，取长补短，有助于句子建模的可靠性得到更好的句子语义特征表示，从而提高句子分类的精度。同样也可用于文本(多个句子)建模的基础，有助于获得更好的文本(多个句子)分类方法。