[发明专利]题目文本分类方法及装置在审
| 申请号： | 201910540125.6 | 申请日： | 2019-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN110232128A | 公开（公告）日： | 2019-09-13 |
| 发明（设计）人： | 陈少辉;陈增照;徐晓刚 | 申请（专利权）人： | 华中师范大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F17/27 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 杨奇松 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本公开提供一种题目文本分类方法及装置，涉及自然语言处理技术领域。该方法及装置根据预先训练得到的词向量模型，对题目文本数据进行特征抽取，得到多个特征词向量，在得到多个特征词向量后，对多个特征词向量进行拼接，得到题目文本数据对应的语义特征向量，进而将自然语言描述的题目文本转化成易于计算机理解的等价语义特征向量表示形式，提高了题目理解的准确性，并基于预先训练得到的分类模型，对语义特征向量进行分类，得到题目文本数据的类别，提高了题目文本分类的正确率。 | ||
| 搜索关键词： | 题目 向量 文本分类 文本数据 语义特征 特征词 自然语言处理技术 向量表示形式 自然语言描述 分类模型 特征抽取 文本转化 词向量 正确率 等价 拼接 分类 计算机 | ||
【主权项】：
1.一种题目文本分类方法，其特征在于，所述方法包括：根据预先训练得到的词向量模型，对题目文本数据进行特征抽取，得到多个特征词向量；对所述多个特征词向量进行拼接，得到所述题目文本数据对应的语义特征向量；基于预先训练得到的分类模型，对所述语义特征向量进行分类，以得到所述题目文本数据的类别。
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