[发明专利]一种智能化文本分类方法有效
| 申请号： | 201810029393.7 | 申请日： | 2018-01-12 |
| 公开（公告）号： | CN108153899B | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 张燕平;乔嘉琪;陈洁 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/216;G06F40/289;G06K9/62 |
| 代理公司： | 合肥市长远专利代理事务所(普通合伙) 34119 | 代理人： | 段晓微;叶美琴 |
| 地址： | 230000*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种智能化文本分类方法，包括：根据预设的训练语料建立语料库，每个训练语料对应一个文本类别；根据训练语料库中的训练语料进行训练，生成词类别贡献度特征表示向量；结合最大化差异算法和TF‑IDF算法对预测文本进行特征词选择，得到文本特征词；结合文本特征词和词类别贡献度特征表示向量，生成文本类别贡献度表示向量；根据文本特征向量对预测文本进行分类，得到预测文本的类别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 智能化 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种智能化文本分类方法，其特征在于，包括：S1、根据预设的训练语料建立语料库，每个训练语料对应一个文本类别；S2、根据训练语料库中的训练语料进行训练，生成词类别贡献度特征表示向量；S3、结合最大化差异算法和TF‑IDF算法对预测文本进行特征词选择，得到文本特征词；S4、结合文本特征词和词类别贡献度特征表示向量，生成文本类别贡献度表示向量；S5、根据文本特征向量对预测文本进行分类，得到预测文本的类别。
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