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本发明公开了一种基于卷积神经网络与随机森林的短文本分类方法，属于文本分类与深度学习领域。针对采用Softmax作为卷积神经网络分类器导致泛化能力不足的问题，提出了一种结合卷积神经网络与随机森林的短文本分类算法(CNN‑RF)。本方法首先提出一种双重词向量卷积神经网络用来充分提取短文本高阶特征，然后采用随机森林作为高阶特征分类器，从而提高短文本分类效果。在三个公开实验数据集上的结果表明，与其他算法相比CNN‑RF在多个评价指标上均有明显优势。
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