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為了對(duì)飲食文本信息高效分類，建立一種基于word2vec和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long-short term memory,，LSTM)的分類模型,。針對(duì)食物百科和飲食健康文本特點(diǎn),，首先利用word2vec實(shí)現(xiàn)包含語義信息的詞向量表示，并解決了傳統(tǒng)方法導(dǎo)致數(shù)據(jù)表示稀疏及維度災(zāi)難問題,，基于K-means++根據(jù)語義關(guān)系聚類以提高訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量。由word2vec構(gòu)建文本向量作為LSTM的初始輸入，訓(xùn)練LSTM分類模型,，自動(dòng)提取特征，進(jìn)行飲食宜,、忌的文本分類,。實(shí)驗(yàn)采用48000個(gè)文檔進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果顯示,，分類準(zhǔn)確率為98.08%,，高于利用tf-idf、bag-of-words等文本數(shù)值化表示方法以及基于支持向量機(jī)(Support vector machine,，SVM)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional neural network,，CNN)分類算法結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，利用該方法能夠高質(zhì)量地對(duì)飲食文本自動(dòng)分類,，幫助人們有效地利用健康飲食信息。