[发明专利]基于卷积神经网络的文本分类方法及相关设备在审
| 申请号： | 201910042629.5 | 申请日： | 2019-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN109918500A | 公开（公告）日： | 2019-06-21 |
| 发明（设计）人： | 徐亮;金戈;肖京 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F17/27;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市京大律师事务所 11321 | 代理人： | 刘立天 |
| 地址： | 518033 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及人工智能领域，公开了一种基于卷积神经网络的文本分类方法及相关设备，所述方法包括：获取词与词向量之间的映射关系以及字与字向量之间的映射关系；获取待分类文本，并根据所述词与词向量之间的映射关系以及字与字向量之间的映射关系将所述待分类文本转换成词向量及字向量；将所述词向量及字向量输入卷积神经网络文本分类模型，并通过所述卷积神经网络文本分类模型对所述词向量及字向量进行融合，获得所述待分类文本的类型。本申请通过将待分类文本提取词向量和字向量，并将所述词向量和字向量输入卷积神经网络进行融合，可以有效的提高文本分类的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 词向量 向量 卷积神经网络 待分类文本 映射关系 文本分类 文本分类模型 人工智能领域 准确度 融合 申请 转换 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的文本分类方法，其特征在于，包括以下步骤：获取词与词向量之间的映射关系以及字与字向量之间的映射关系；获取待分类文本，并根据所述词与词向量之间的映射关系以及字与字向量之间的映射关系将所述待分类文本转换成词向量及字向量；将所述词向量及字向量输入卷积神经网络文本分类模型，并通过所述卷积神经网络文本分类模型对所述词向量及字向量进行融合，获得所述待分类文本的类型。
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