Textklassificering är en grundläggande uppgift i NLP-tillämpningar. De flesta befintliga arbeten byggde på antingen uttrycklig eller implicit textrepresentation för att ta itu med detta problem. Även om dessa tekniker fungerar bra för meningar, kan de inte lätt tillämpas på kort text på grund av dess korthet och gleshet. I detta dokument föreslår vi en ram baserad på konvolutionella neurala nätverk som kombinerar explicita och implicita framställningar av kort text för klassificering. Vi konceptualiserar först en kort text som en uppsättning relevanta begrepp med hjälp av en stor taxonomi kunskapsbas. Vi får sedan inbäddningen av kort text genom att sammansmälta orden och relevanta begrepp på toppen av förtränade ordvektorer. Vi införlivar ytterligare karaktärsnivåfunktioner i vår modell för att fånga finkornig underordsinformation. Experimentella resultat på fem allmänt använda datauppsättningar visar att vår föreslagna metod avsevärt överträffar de senaste metoderna.
I Ref föreslås en ram baserad på CNN som kombinerar framställningar av kort text för klassificering.
Combining Knowledge with Deep Convolutional Neural Networks for Short Text Classification.
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}