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為解決傳統卷積神經網絡（CNN）模型使用池化層進行文本特征降維會損失較多文本語義信息的問題，提出一種基于奇異值分解（SVD）算法的卷積神經網絡模型（SVD-CNN）。首先，采用改進的基于密度中心點采樣的主動學習算法（DBC-AL）選擇對分類模型貢獻率較高的樣本進行標注，以低標注代價獲得高質量模型訓練集;然后，結合SVD算法建立SVD-CNN彈幕文本分類模型，使用奇異值分解的方法代替傳統CNN模型池化層進行特征提取和降維，并在此基礎上完成彈幕文本分類任務;最后，使用改進的梯度下降算法（PSGD）對模型參數進行優化。為了驗證改進算法的有效性，使用多種彈幕數據樣本集，對提出的模型與常用的文本分類模型進行對比實驗。實驗結果表明，改進的算法能夠更好地保留文本語義特征，保證訓練過程的穩定性并提高了模型的收斂速度，在不同的彈幕文本上較傳統算法具有更好的分類性能。
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