《表4 餐厅评论数据集 (DR) 上的准确性》

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《基于句子级学习改进CNN的短文本分类方法》

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可以看出，在两个数据集中，TS-CNN都优于基础CNN和HA-CNN模型。另外，HA-CNN可以提高传统CNN的性能，在文本较长情况下更为明显。这是因为HA-CNN模型通过将重要词汇聚为句子向量，再将重要的句子向量聚合成文档向量。其考虑了句子层面，一定程度上克服了基础CNN只关注词汇来构建文本向量的不足。然而HA-CNN模型只是将句子层作为一个中间层，并没有对其进行监督学习，这影响了重要句子向量构建的准确性。与此相比，本文提出的TS-CNN模型通过利用主题句级的监督学习来提高整体分类性能，所以取得了最优的分类性能。