[发明专利]一种文本自动分类方法在审
| 申请号： | 201710822309.2 | 申请日： | 2017-09-13 |
| 公开（公告）号： | CN107609113A | 公开（公告）日： | 2018-01-19 |
| 发明（设计）人： | 张媛钰;阿孜古丽;谢永红;张德政;栗辉;李春苗 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06F17/27;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市广友专利事务所有限责任公司11237 | 代理人： | 张仲波 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种文本自动分类方法，能够提高文本分类的准确性和抗噪能力。所述方法包括获取待分类的文本；采用降噪自动编码器和受限玻尔兹曼机，构建降噪深度神经网络模型；利用构建的降噪深度神经网络模型，对获取的待分类的文本进行特征提取；根据特征提取结果，利用Softmax回归算法进行自动分类。本发明涉及文本分类领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 文本 自动 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种文本自动分类方法，其特征在于，包括：获取待分类的文本；采用降噪自动编码器和受限玻尔兹曼机，构建降噪深度神经网络模型；利用构建的降噪深度神经网络模型，对获取的待分类的文本进行特征提取；根据特征提取结果，利用Softmax回归算法进行自动分类。
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