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為提高旅游問句文本中關鍵特征的利用率，提出一種集成詞級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（WL-CNN）與句級雙向長短期記憶（SL-Bi-LSTM）網(wǎng)絡的旅游問句文本分類算法。利用 WL-CNN和SL-Bi-LSTM分別學習詞序列子空間向量和句序列深層語義信息，通過多頭注意力機制將兩種深度學習模型進行集成以實現(xiàn)旅游問句文本的語法和語義信息互補，并通過 Softmax分類器得到最終的旅游問句文本分類結果。實驗結果表明，與基于傳統(tǒng)深度學習模型的旅游問句文本分類算法相比，該算法在準確率和損失率上分別取得了09866和0.1277的最優(yōu)結果，具有更好的分類效果。
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