【摘 要】
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基于神经网络的作者识别在面临较多候选作者时识别准确率会大幅降低。为了提高作者识别精度,提出一种由快速文本分类(fastText)和注意力层构成的神经网络,并将该网络结合连续的词性标签n元组合(POS n-gram)特征进行中文小说的作者识别。与文本卷积神经网络(TextCNN)、文本循环神经网络(TextRNN)、长短期记忆(LSTM)网络和fastText进行对比,实验结果表明,所提出的模型获得
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(62036001)。
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基于神经网络的作者识别在面临较多候选作者时识别准确率会大幅降低。为了提高作者识别精度,提出一种由快速文本分类(fastText)和注意力层构成的神经网络,并将该网络结合连续的词性标签n元组合(POS n-gram)特征进行中文小说的作者识别。与文本卷积神经网络(TextCNN)、文本循环神经网络(TextRNN)、长短期记忆(LSTM)网络和fastText进行对比,实验结果表明,所提出的模型获得了最高的分类准确率,与fastText模型相比,注意力机制的引入使得不同POS n-gram特征对应的准
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