基于深度学习混合模型的文本分类研究

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1、分类号：TP391密级：公开专业学位研究生学位论文论文题目（中文）基于深度学习混合模型的文本分类研究ResearchonTextClassificationBasedon论文题目（外文）HybridModelofDeepLearning研究生姓名周超学位类别工程硕士专业学位领域软件工程学位级别硕士校内导师姓名、职称李彩虹高级实验师校外导师单位、姓名论文工作起止年月2015年9月至2016年4月论文提交日期2016年4月论文答辩日期2016年5月学位授予日期2016年6月校址：甘肃省兰州市原创性声明本人郑重声明：本

2、人所呈交的学位论文，是在导师的指导下独立进行研究所取得的成果。学位论文中凡引用他人已经发表或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。除文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：日期：关于学位论文使用授权的声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属兰州大学。本人完全了解兰州大学有关保存、使用学位论文的规定，同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论

3、文的纸质版和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权兰州大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为兰州大学。本学位论文研究内容：可以公开□不宜公开，已在学位办公室办理保密申请，解密后适用本授权书。（请在以上选项内选择其中一项打“√”）论文作者签名：导师签名：日期：日期：基于深度学习混合模型的文本分类研究中文摘要互联网的飞速发展使得文本分类成为大数据时代下的一种关键技术。文

4、本信息中包含着大量的有价值信息，如何有效的管理这些文本信息并且有效的获取有价值的信息成为信息科学面临的挑战。文本分类是文本信息处理当中的关键点，在文本信息处理中有着重要地位。目前深度学习已广泛应用与手写体识别、图像识别以及语音识别等各种领域，但是应用于文本分类方面的研究仍然比较少。本文充分利用了深度学习良好的学习特征能力，提出了一种基于深度学习的混合模型，并且设计出一种基于该混合模型的文本分类器。该混合模型使用了稀疏自动编码器和深度置信网络两种常见的深度学习模型进行混合。混合模型主要由三部分组成，前两层使用稀疏自

5、动编码器来构造，中间使用一个三层的深度置信网络，最后用Softmax回归作为分类层。为了测试本文基于深度学习混合模型的分类器的分类性能，分别在英文数据集20Newsgroup和中文数据集复旦大学中文语料库上进行了相关实验。在英文文本分类实验中，使用基于深度学习混合模型的分类器进行分类，得到了比较高的分类正确率。为进一步验证其性能的优越性，与朴素贝叶斯分类器、KNN分类器、支持向量机分类器进行对比实验，基于深度学习混合模型的分类器的分类效果要好于朴素贝叶斯分类器、KNN分类器和支持向量机分类器的分类效果。在中文文本

6、分类实验中，对复旦大学中文语料库进行了实验，得到很好的分类效果，并且讨论了不同的参数设置对分类正确率的影响。关键词：文本分类，深度学习，稀疏自动编码器，深度置信网络，SoftmaxIResearchonTextClassificationBasedonHybridModelofDeepLearningAbstractWiththerapiddevelopmentoftheInternet,textclassificationhasbecomeakeytechnologyundertheageofbigdata.T

7、extinformationcontainsalotofvaluableinformation.Howtoeffectivelymanagethesetextinformationandeffectivelyobtainvaluableinformationhasbecomeachallengeinthefieldofinformationscience.Textclassificationisthekeypointoftextinformationprocessing.Itplaysanimportantrol

8、eintextinformationprocessing.Atpresent,deeplearninghasbeenwidelyusedinhandwritingrecognition,imagerecognition,voicerecognitionandotherfields,buttheapplicationoftextclassificationisstillre