基于聯(lián)合模型的應(yīng)急文本分類研究

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摘要：為解決應(yīng)急信息數(shù)據(jù)雜亂無章、缺乏高效管理等問題，通過結(jié)合長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（long-term and short-term memory network，LSTM）與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）兩個(gè)傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型，提出一種基于LSTM-TextCNN聯(lián)合模型的改進(jìn)應(yīng)急文本分類方法。（剩余7493字）