[发明专利]一种改进的前缀树与循环神经网络结合的领域分类方法有效
| 申请号： | 201910902410.8 | 申请日： | 2019-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN110705298B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 刘楚雄;代秀琼 | 申请（专利权）人： | 四川长虹电器股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/289;G06F40/295;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 四川省成都市天策商标专利事务所(有限合伙) 51213 | 代理人： | 王荔 |
| 地址： | 621000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种改进的前缀树与循环神经网络结合的领域分类方法，通过新增用户数据，重新训练RNN模型以及重构前缀树，然后根据真实用户请求，重新设计领域分类算法结构，最后优化了前缀树特征的权重计算方法。成功的解决了领域分类的性能问题，并提高了分类的正确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 改进 前缀 循环 神经网络 结合 领域 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种改进的前缀树与循环神经网络结合的领域分类方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1、构建循环神经网络模型；/n步骤2、构建前缀树；/n步骤3、文本类别预测：包括优化领域分类结构，分类算法。/n
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