[发明专利]一种文本分类方法及系统在审
| 申请号： | 201910038986.4 | 申请日： | 2019-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN109871444A | 公开（公告）日： | 2019-06-11 |
| 发明（设计）人： | 双锴;胡皓;张文涛;姚云腾 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹;吴欢燕 |
| 地址： | 100876 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明实施例提供一种文本分类方法及系统。其中，方法包括：获取待分类的文本；将所述待分类的文本输入至文本分类模型中，根据所述文本分类模型的输出结果，获取所述待分类的文本的类别；其中，所述文本分类模型基于若干个卷积神经网络和若干个循环神经网络构成，并基于样本文本以及预先确定的文本类别标签进行训练后得到。本发明实施例提供的方法及系统，通过将CNN和RNN进行融合以构成文本分类模型，进而通过文本分类模型对文本进行分类，克服了CNN不适合提取长序列语义信息，以及RNN对长序列全局语义信息的提取效果的不足，能够既适合提取局部语义信息，也适合提取长序列全局语义信息，从而使得文本分类准确率大大提高。 | ||
| 搜索关键词： | 文本分类模型 文本分类 语义信息 长序列 文本 分类 卷积神经网络 循环神经网络 局部语义 输出结果 文本类别 样本文本 预先确定 准确率 全局 标签 融合 | ||
【主权项】：
1.一种文本分类方法，其特征在于，包括：获取待分类的文本；将所述待分类的文本输入至文本分类模型中，根据所述文本分类模型的输出结果，获取所述待分类的文本的类别；其中，所述文本分类模型基于若干个卷积神经网络和若干个循环神经网络构成，并基于样本文本以及预先确定的文本类别标签进行训练后得到。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京邮电大学，未经北京邮电大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910038986.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
