一种基于高层特征融合的网络商品分类

刘逸琛, 孙华志, 马春梅, 姜丽芬, 钟长鸿

天津师范大学 计算机与信息工程学院, 天津 300387

收稿日期:2020-04-23发布日期:2021-03-11
通讯作者:马春梅(1985-),女,讲师,E-mail:mcmxhd@163.com.E-mail:mcmxhd@163.com
作者简介:刘逸琛(1995-),男,硕士生.
基金资助:国家自然科学基金项目（61702370）；天津市自然科学基金项目（18JCYBJC85900，18JCQNJC70200）；天津市科技发展战略研究计划项目（17ZLZXZF00530）；天津市教委科研计划项目（JW1702）

Commodity Classification of Online Based on High-Level Feature Fusion

LIU Yi-chen, SUN Hua-zhi, MA Chun-mei, JIANG Li-fen, ZHONG Chang-hong

School of Computer and Information Engineering, Tianjin Normal University, Tianjin 300387, China

Received:2020-04-23Published:2021-03-11

摘要/Abstract

摘要： 为了利用商品文本标题实现商品自动分类，提出一种基于高层特征融合的商品分类模型.首先，提出基于字嵌入和词嵌入的文本底层特征表示法，进而获得更强的商品标题结构特征表达；其次，提出了联合自注意力、卷积神经网络和通道注意力的机制，对文本标题的底层特征进行增强并获得高层增强特征；最后，通过将文本的字嵌入和词嵌入的高层增强特征进行融合，最终获得商品文本标题的综合特征，并实现商品自动分类.以商品标题语料作为数据集进行了实验，实验结果表明，该模型对三级商品类别的分类精度能够达到84.348%，召回率和F1值分别达到了47.8%和49.4%，优于现有可用于商品文本标题分类的先进短文本分类方法.
中图分类号:
TP183

引用本文

刘逸琛, 孙华志, 马春梅, 姜丽芬, 钟长鸿. 一种基于高层特征融合的网络商品分类[J]. 北京邮电大学学报, 2020, 43(5): 98-104,117.
LIU Yi-chen, SUN Hua-zhi, MA Chun-mei, JIANG Li-fen, ZHONG Chang-hong. Commodity Classification of Online Based on High-Level Feature Fusion[J]. Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications, 2020, 43(5): 98-104,117.





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