《表3 训练集数据量为5 000时各模型表现》

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《一种多特征融合的长文本分类方法》

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表2为不同训练集数据量条件下，模型预测分类准确率。多特征融合模型的准确率均高于95%，且每一个epoch均高于双特征模型、CNN模型、BiLSTM模型。由表3和图6可见，多特征融合模型最高准确率96.8%，且每个epoch均高于其它模型。由于平均特征增加了获取信息量，多特征融合模型与双特征模型相比较，准确率和收敛速度进一步提高。由表4和图7可见，多特征融合模型最高准确率98.3%，收敛速度也占优。多特征融合模型、双特征模型、CNN模型，在3个epoch时收敛，收敛速度上多特征融合模型和双特征模型略高于CNN模型。