| 卷积神经网络在中文问题分类中的应用 |
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| 引用本文： | 籍祥.卷积神经网络在中文问题分类中的应用[J].教育技术导刊,2018,17(9):25-27. |
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| 作者姓名： | 籍祥 |
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| 作者单位： | 昆明理工大学 信息工程与自动化学院，云南 昆明 650500 |
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| 摘 要： | 问答系统是自然语言处理领域一个非常热门的研究方向，问题分类是问答系统非常重要的环节。传统问题分类需要人工制定特征提取策略并不断优化特征规则，该方法准确率不高且费时费力。传统卷积神经网络模型先通过卷积核提取能表示问句特征的向量，再经过max-pooling后得到一个特征值，并未考虑句子的结构信息，在训练时容易发生过拟合。针对上述问题，采用分段池化操作，引入句子结构信息，在不同分段上提取句子的主要特征并加入Dropout算法，提高模型的泛化能力，防止模型过拟合。实验结果表明，该方法能提高模型准确率，在TREC 6分类问题数据集上准确率高达89.2%，在银行57分类数据集上准确率也达到了64.5%。
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| 关 键 词： | 问题分类 word2vec 卷积神经网络 分段池化 Dropout算法 |
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