[发明专利]一种基于低维球面投影的文本分类方法

权利要求书

1.一种基于低维球面投影的文本分类方法，其特征在于，包括：

构建文本向量与低维球面的投影关系，将输入的文本向量投影到所述低维球面中，获取所述文本向量的球面表示；

将所述球面表示输入文本分类模型，获取输入文本的球面语义表示。

2.根据权利要求1所述的基于低维球面投影的文本分类方法，其特征在于，构建文本向量与低维球面的投影关系，包括：

设置所述低维球面的维度，获取所述文本向量的每一维数据在所述低维球面各维度的分量表示；

根据所述分量表示获取每一维数据的投影角度，将所述文本向量的球面表示。

3.根据权利要求2所述的基于低维球面投影的文本分类方法，其特征在于，所述分量表示记为：

y₁＝rcosθ₁，y₂＝rsinθ₁cosθ₂，y₃＝rsinθ₁sinθ₂cosθ₃

…

y_L-₁＝rsinθ₁sinθ₂...sinθ_L-2cosθ_L-1，y_L＝rsinθ₁sinθ₂...sinθ_L-1sinθ_L

其中，r＝|y|，y＝(y，...，y_L)∈R^L，L为所述低维球面的维度；y＝As；A为投影参数，s为文本向量。

4.根据权利要求2所述的基于低维球面投影的文本分类方法，其特征在于，所述投影角度表示为：

P_b(s)＝angle(As)，A∈R^L×n

其中，angle为求角度函数，L为所述低维球面的维度，n为所述文本向量的维度；s为文本向量，A为投影参数。

5.根据权利要求1所述的基于低维球面投影的文本分类方法，其特征在于，将所述球面表示输入文本分类模型，获取输入文本的球面语义表示，包括：

通过所述文本分类模型的线性变换矩阵对所述球面表示进行线性变换后，通过softmax获取类别输出作为所述球面语义表示。

6.根据权利要求5所述的基于低维球面投影的文本分类方法，其特征在于，所述类别输出的计算方式为：

p＝soitmax(BP_b(s))＝softmax(B angle(As))

其中，B为线性变换矩阵；|B|≤c_b，|A|≤c_a。

7.根据权利要求2至6任一所述的基于低维球面投影的文本分类方法，其特征在于，在所述文本分类模型训练阶段，根据所述投影角度构建代价函数；

根据所述代价函数采用梯度下降更新所述投影参数和所述线性变换矩阵。

8.根据权利要求7所述的基于低维球面投影的文本分类方法，其特征在于，所述代价函数表示为：

其中，t_k为第k样本的类别输出向量，p_k为第k样本的类别输出。

9.根据权利要求7所述的基于低维球面投影的文本分类方法，其特征在于，根据训练得到的投影参数，确定低维球面的投影关系；

将多个文本对应的文本向量分别输入所述低维球面，分别获取每个文本向量对应的球面表示；

根据所述球面表示的投影夹角或角度差的模长度量文本间的相似度。

10.根据权利要求9所述的基于低维球面投影的文本分类方法，其特征在于，所述相似度度量方式表示为：

similarity＝||P_b(s₁)-P_b(s₂)||₁

其中，s₁和s₂分别表示两个不同的文本向量。