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眾多自然語言處理（ Natural Language Processing，NLP）任務受益于在大規(guī)模語料上訓練的詞向量。由于預訓練的詞向量具有大語料上的通用語義特征，因此將這些詞向量應用到特定的下游任務時，往往需要通過微調進行一定的更新和調整，使其更適用于目標任務。但是，目標語料集中的低頻詞由于缺少訓練樣夲，導致在微調過程中無法獲得穩(wěn)定的梯度信息，使得詞向量無法得到有效更新。而在短文本分類任務中，這些低頻詞對分類結果同樣有著重要的指示性。因此，在具體的短文本分類任務上獲得一個更妤的低頻詞詞向量表示是有必要的。針對這個問題，文中提出了一種與下游任務模型無關的低頻詞詞向量更新算法，通過基于K近鄰的詞向量偏移計算方法，利用通用詞向量中與低頻詞相似的高頻詞所獲得的任務特征信息，來指導低頻詞的信息更新，從而獲得更準確的且適用于當前任務語境的低頻詞詞向量表示;并以 Textcnn作為基準模型，基于word2vec和 Glove得到的兩個通用預訓練詞向量，在3個公開的短文本數(shù)據(jù)集上進行了優(yōu)化算法的效果驗證。實驗結果表明，使用優(yōu)化算法更新低頻詞詞表示后，模型分類準確率能達到84.3%~94%，較更新前提升了0.4%%，體現(xiàn)了優(yōu)化算法的有效性，也進一步證明了短文本分類任務中低頻詞對分類結果的影響，為短文本分類的研究工作提供了一定的借鑒。
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