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本发明公开了一种基于字符层级卷积变分自编码的推特文本表示方法，依次包括如下步骤：对获得的推特源文本进行预处理；进行初始化编码并构建以词为单位的字符向量矩阵；在字符矩阵上进行卷积编码获得固定长度的词向量；在词矩阵上进行卷积编码获得文本向量；对文本向量进行变分推理并获得潜在编码；对潜在编码表示进行反卷积解码获得词向量表示并在词向量基础上再进行反卷积获得字符向量表示；计算编码前后字符向量与词向量之间的欧式距离及先验分布与后验分布之间的散度；利用损失进行模型参数更新。本发明所提出的方法利用基于字符层级卷积编码及变分推理方式有效地解决了推特文本中存在的非规范词与数据稀疏问题，可获得更加鲁棒的表示性能。