[发明专利]基于神经网络模型的文本数据分类方法、装置及存储介质有效
| 申请号： | 201910885586.7 | 申请日： | 2019-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN110750640B | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 金戈;徐亮 | 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;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市沃德知识产权代理事务所(普通合伙) 44347 | 代理人： | 高杰;于志光 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种基于神经网络模型的文本数据分类方法，包括：收集文本数据，对所述文本数据进行预处理操作，得到预处理后的文本数据；将所述预处理后的文本数据转换为文本向量；利用基于决策树优化的BP神经网络分类模型对所述文本向量进行特征选择，得到初始文本特征；根据上述得到的初始文本特征，利用随机梯度下降算法与fine‑turing方法训练所述BP神经网络分类模型，直到得到最佳的文本特征；根据所述最佳的文本特征，利用分类器对所述文本数据进行分类，输出所述文本数据的分类结果。本发明还提出一种基于神经网络模型的文本数据分类装置以及一种计算机可读存储介质。本发明能够实现文本数据的精确分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 模型 文本 数据 分类 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络模型的文本分类方法，其特征在于，所述方法包括：/n收集文本数据，对所述文本数据进行预处理操作，得到预处理后的文本数据；/n将所述预处理后的文本数据转换为文本向量；/n利用基于决策树优化的BP神经网络分类模型对所述文本向量进行特征选择，得到初始文本特征；/n根据上述得到的初始文本特征，利用随机梯度下降算法与fine-turing方法训练所述BP神经网络分类模型，直到得到最佳的文本特征；/n根据所述最佳的文本特征，利用分类器对所述文本数据进行分类，输出所述文本数据的分类结果。/n
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