《表5 加权文本标签和加权文本向量对结果的影响》

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《最近邻注意力和卷积神经网络的文本分类模型》

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表5为加权文本标签和加权文本向量对分类效果的影响．由表5可知，三个实验结果都优于实验1中基准算法的分类结果．由此可见，由AKNN计算得到的加权文本标签和加权文本向量通过构建注意力机制能够获得文本的全局特征．另外，由于结合了加权文本标签和加权文本向量，模型的分类效果要优于只加了一种改进变量的模型．可以看出，在加权文本标签和文本向量的共同作用下，本文模型的预测效果最优，可以更好地捕获文本特征之间的依赖关系，证明了多尺寸卷积神经网络结合AKNN算法进行加权的可行性．