《表4 在数据集2的评价结果Tab.4 Evaluation results in dataset 2》

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《结合词性信息的基于注意力机制的双向LSTM的中文文本分类》

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其次，为了评估结合词性信息的基于注意力机制的双向LSTM的文本分类方法在其他类型数据集上的分类性能，在由18个新闻标题类别的短文本数据集（即数据集2）上进行实验。对比基于LSTM的文本分类方法和基于注意力机制的LSTM的文本分类方法，从表4能够看出后者的分类效果优于前者的分类效果，表明了基于注意力机制的文本分类方法对短文本进行分类是有效的。结合词性信息的基于注意力机制的双向LSTM能够结合词性上下文之间的依赖特征信息作为词语上下文的一个辅助信息并有效地进行建模。它的分类性能要略好于基于注意力机制的LSTM的文本分类方法。从图5中能够看出结合词性信息的基于注意力机制的双向LSTM的文本分类方法在大多数新闻标签数据集下略微提升了分类效果，而在其他新闻标签数据集2条件下基本一致，可能的原因是所有新闻标签的数据分布较为平衡。