基于深度学习的短文本分类

内容简介

本书深入探讨了深度学习在短文本分类领域的研究与应用，通过对深度学习模型、词嵌入技术等关键概念的详细讨论，阐述了深度学习在短文本分类中的原理和方法，并展示了深度学习在短文本分类应用的具体实例和未来发展方向，包括电子政务短文本信息挖掘、融合TextCNN-BiGRU的文本情感分类算法，以及基于MSF-GCN的短文本分类模型等内容。

目录

1 绪论

1.1 短文本分类现状及重要性

1.2 短文本与长文本处理的差异和挑战

1.3 短文本分类研究范围与方法

2 深度学习概述

2.1 深度学习发展历程

2.2 深度学习基本理论与模型

2.3 深度学习在自然语言处理中的应用

3 短文本分类简介

3.1 短文本分类的挑战

3.2 短文本处理方法

3.3 短文本分类的应用场景

4 词嵌入与表示学习

4.1 词嵌入技术概述

4.2 词向量表示方法

4.3 表示学习在短文本分类中的应用

5 深度学习模型

5.1 卷积神经网络

5.2 循环神经网络

5.3 长短期记忆网络

5.4 图卷积神经网络

5.5 Transformer与BERT模型

6 应用案例与未来展望

6.1 基于增量聚类的电子政务短文本信息挖掘算法

6.2 融合TextCNN-BiGRU的多因子权重文本情感分类算法研究

6.3 基于MSF-GCN的短文本分类模型

6.4 未来发展趋势与挑战

结语

参考文献