基于深度学习的短文本分类

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2.2.1 神经网络的数学基础2.2.2 深度学习的关键技术2.2.3 超参数调优与模型评估2.2.4 模型的泛化与正则化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3.2.1 文本预处理3.2.2 特征提取3.2.3 上下文理解3.2.4 语义分析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4.1.1 词嵌入的起源和发展4.1.2 词嵌入与传统词表示的比较4.1.3 词嵌入技术的主要特点和优势4.2 词向量表示方法4.2.1 文本的分布式表示4.2.2 其他词嵌入模型4.3 表示学习在短文本分类中的应用4.3.1 词嵌入在短文本分类中的应用案例4.3.2 高级表示学习技术4.3.3 评估方法和性能指标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5.4.1 GCN与CNN比较5.4.2 GCN具体工作原理5.5 Transformer与BERT模型5.5.1 Transformer模型5.5.2 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6.1.1 BTM主题模型6.1.2 融合权重及主题特征的混合向量模型6.1.3 改进增量聚类算法Single-Pass6.1.4 算法应用效果6.1.5 结论6.2 融合TextCNN-BiGRU的多因子权重文本情感分类算法6.2.1 多权重短文本向量表示6.2.2 融合TextCNN-BiGRU的情感分类模型6.2.3 算法应用效果6.2.4 结论6.3 基于多元语义特征和图卷积神经网络的短文本分类模型6.3.1 相关工作6.3.2 多元异构图构建6.3.3 模型应用效果6.3.4 结论6.4 未来发展趋势与挑战结语参考文献