[发明专利]一种问题细粒度分类方法、系统与装置在审
| 申请号： | 201710678652.4 | 申请日： | 2017-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN109388706A | 公开（公告）日： | 2019-02-26 |
| 发明（设计）人： | 吕钊;谢雨飞;贺樑 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F17/27;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海隆天律师事务所 31282 | 代理人： | 臧云霄;盛晓颖 |
| 地址： | 200333 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种问题细粒度分类方法、系统与装置，包括以下步骤：语义单元提取步骤，在原问题文本中提取语义单元；语义单元扩展步骤，对语义单元利用向量空间模型进行扩展，以获得扩展问题文本；词编码步骤，使用双向长短时记忆网络对扩展问题文本进行词编码，以获得编码问题文本；词聚焦步骤，对编码问题文本利用注意力机制进行词聚焦，以获得问题文本向量。细粒度分类步骤，使用softmax分类器对问题文本向量进行细粒度分类。本发明在保证一定准确率的前提下最大程度的实现了此过程的自动化，提高了问题细粒度分类的效率，能最大限度的节约人力成本。 | ||
| 搜索关键词： | 细粒度分类 问题文本 语义单元 编码问题 词编码 向量 文本 向量空间模型 注意力机制 记忆网络 聚焦步骤 人力成本 分类器 准确率 自动化 聚焦 节约 保证 | ||
【主权项】：
1.一种问题细粒度分类方法，用于对原问题文本进行问题分类，其特征在于，包括以下步骤：语义单元提取步骤，在所述原问题文本中提取语义单元；语义单元扩展步骤，对所述语义单元利用向量空间模型进行扩展，以获得扩展问题文本；词编码步骤，使用双向长短时记忆网络对所述扩展问题文本进行词编码，以获得编码问题文本；词聚焦步骤，对所述编码问题文本利用注意力机制进行词聚焦，以获得问题文本向量。细粒度分类步骤，使用softmax分类器对所述问题文本向量进行细粒度分类。
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