基于MFFMB的电商评论文本分类研究
摘要
【目的】 为缓解在公开论坛、企业后台数据仓库的数据自动化分类及存储过程中,由于电商评论文本具有一词多义、信息分布稀疏等特点而造成的处理困难,本文设计基于BERT语言模型和多通道特征抽取的文本分类模型,实现评论文本的自动化分类。【方法】 考虑到中文文本的最小表达单元是字,通过BERT的字向量编码联动TextCNN
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