计算机工程

作者：段丹丹, 唐加山, 温勇, 袁克海

单位：1. 南京邮电大学 理学院, 南京 210023;2. 圣母大学 心理学系, 美国 南本德 46556

关键词：中文短文本分类,基于Transformer的双向编码器表示,Softmax回归模型,TextCNN模型,word2vec模型

基金：南京邮电大学横向科研项目（2018外095）。

针对现有中文短文本分类算法通常存在特征稀疏、用词不规范和数据海量等问题，提出一种基于Transformer的双向编码器表示（BERT）的中文短文本分类算法，使用BERT预训练语言模型对短文本进行句子层面的特征向量表示，并将获得的特征向量输入Softmax回归模型进行训练与分类。实验结果表明，随着搜狐新闻文本数据量的增加，该算法在测试集上的整体F1值最高达到93%，相比基于TextCNN模型的短文本分类算法提升6个百分点，说明其能有效表示句子层面的语义信息，具有更好的中文短文本分类效果。

来源：2021年第1期

《计算机工程》期刊编辑部

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