[发明专利]一种基于神经网络可解释性的文本分类方法在审
| 申请号： | 201911378344.5 | 申请日： | 2019-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN111209370A | 公开（公告）日： | 2020-05-29 |
| 发明（设计）人： | 杜庆峰;徐锦程;倪奕玮;孙清志 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/35;G06F40/247;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 杨宏泰 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于神经网络可解释性的文本分类方法，该方法利用训练完成的文本分类模型，对输入的文本信息进行分类，所述的文本分类模型的训练步骤包括：S1)获取训练数据，训练得到待增强的文本分类模型；S2)通过神经网络解释方法对训练数据中的词语进行排序；S3)按照排序顺序，依次对各词语添加扰动；S4)在最小化扰动的约束条件下生成对抗样本，并获取对抗样本的生成成功率；S5)判断生成成功率是否低于设定阈值，若是，则完成训练并输出该文本分类模型，若否，则执行步骤S6)；S6)将对抗样本加入当前训练数据作为新的训练数据，并返回执行步骤S1)，与现有技术相比，本发明具有鲁棒性高等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 解释性 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
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