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針對短文本缺乏上下文信息導致的語義模糊冋題，構建一種融合知識圖譜和注意力機制的神經網絡模型。借助現有知識庫獲取短文本相關的概念集，以獲得短文本相關先驗知識，彌補短文本缺乏上下文信息的不足。將字符向量、詞向量以及短文本的概念集作為模型的輸入，運用編碼器-解碼器模型對短文本與概念集進行編碼，利用注意力機制計算每個概念權重值，減小無關噪聲概念對短文本分類的影響，在此基礎上通過雙向門控循環單元編碼短文本輸入序列，獲取短文本分類特征，從而更準確地進行短文本分類》實驗結果表明該模型在 Agnews、 Ohsumed和 Tagmynews短文本數據集上的準確率分別達到73.95%、40.69%和63.10%，具有較好的分類能力。
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