Korta texter stöter vanligtvis på datas gleshet och tvetydighetsproblem i representationer för deras brist på sammanhang. I detta dokument föreslår vi en ny metod för att modellera korta texter baserade på semantiska kluster och konvolutionella neurala nätverk. Framför allt upptäcker vi först semantiska klichéer i inbäddade utrymmen genom en snabb klusteralgoritm. Flerskaliga semantiska enheter upptäcks sedan under övervakning av semantiska klichéer, som introducerar användbar extern kunskap för korta texter. Dessa meningsfulla semantiska enheter kombineras och matas in i konvolutionsskiktet, följt av maxpooling. Experimentella resultat på två öppna riktmärken bekräftar den föreslagna metodens effektivitet.
Wang m.fl. I Ref föreslogs en metod för klassificering av korta texter baserade på semantisk klusterbildning och CNN-modell.
Semantic Clustering and Convolutional Neural Network for Short Text Categorization
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}