基于多卷积核DPCNN的维吾尔语文本分类联合模型

由于维吾尔语形态丰富且资源匮乏,因此直接使用现有的深度学习模型并不能很好地完成文本分类任务.基于此,该文提出了MDPLC文本分类模型,即首先将预先训练的词向量和经Bi-LSTM处理得到的语义信息进行融合,进而得到全句语义依赖,然后通过组合池化的CNN进一步加强局部语义学习,同时以双通道的方式使用多卷积核DPCNN捕获文本语义信息,最后融合两种模型提取到的信息完成文本分类任务.为验证该模型的有效性,该文分别采用中文、英文和维吾尔文短、长文本数据集进行实验,实验结果表明,该模型在多个分类任务中取得的性能都高于现有主流深度学习模型,验证了该模型在不同语种、语义表达稀疏和语义丰富各种情况下的鲁棒性.