[发明专利]一种基于卷积神经网络的文本增强语义分类方法及系统在审
| 申请号： | 201911154059.5 | 申请日： | 2019-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN110909164A | 公开（公告）日： | 2020-03-24 |
| 发明（设计）人： | 王正宇;王平平;王周焱;丁磊;杨鹏飞;钱伟;韦贾计 | 申请（专利权）人： | 科大国创软件股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/951;G06N3/04 |
| 代理公司： | 合肥昊晟德专利代理事务所(普通合伙) 34153 | 代理人： | 王林 |
| 地址： | 230088 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的文本增强语义分类方法及系统，属于自然语言处理技术领域，包括以下步骤：S1：收集训练样本；S2：预处理；S3：分词；S4：构建分词矩阵；S5：数据增强；S6：利用模型进行训练。本发明能够生成相同标签的新的文本词向量矩阵，很大程度上增强了原数据集中的少量标签的数据，扩充了样本容量，达到提升后续模型的鲁棒性，提升正确率，准确率和召回率等效果；通过改进后的卷积神经网络进行训练模型，能够对政务舆情中文文本标签下的文本进行有效的分类判断；适用于解决中文文本的语义类别分类问题，同样也适用于解决情感二分类等其他分类问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 文本 增强 语义 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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