TY - JOUR A2 - Liu, Anfeng AU - Aziguli, Wulamu AU - Zhang, yuyu AU - Xie, Yonghong AU - Zhang, Dezheng AU - Luo, Xiong AU - Li, Chunmiao AU - Zhang，姚PY - 2017 DA - 2017/11/27 TI -一个强大的文本分类器基于神经网络去噪深大数据分析的SP - 3610378六世- 2017 AB -文本分类一直是研究领域的一个有趣的问题自然语言处理(NLP)。在进入大数据时代的今天，一个好的文本分类器对于实现科学的大数据分析的自然语言处理至关重要。随着文本数据规模的不断扩大，开发有效的文本分类算法提出了重要的挑战。考虑到深度神经网络(DNN)在分析大数据方面的成功，本文提出了一种基于DNN的文本分类器，以提高混合异常值大文本数据的计算性能。具体而言，通过使用去噪自编码器(DAE)和限制玻尔兹曼机(RBM)，我们所提出的方法，即去噪深度神经网络(DDNN)，与传统的文本分类算法相比，在抗噪和特征提取方面有了明显的改进。在基准数据集上的仿真验证了文本分类器的有效性和鲁棒性。JF -科学编程PB - Hindawi KW - ER -