[发明专利]一种基于GCN的文本分类方法有效
| 申请号： | 202010120795.5 | 申请日： | 2020-02-26 |
| 公开（公告）号： | CN111274405B | 公开（公告）日： | 2021-11-05 |
| 发明（设计）人： | 张丽;郑鑫 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/279;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京汇信合知识产权代理有限公司 11335 | 代理人： | 戴凤仪 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于GCN的文本分类方法，包括：获取文本分类语料集；其中，语料集包括多个样本，每个样本包含标题和篇章；对语料集进行预处理，将预处理的语料集分为训练集、验证集和测试集；通过spacy对篇章进行处理，提取单词间的图关系；根据图关系，将每个单词嵌入矩阵的低维实值向量空间；根据单词的向量表示，构造双向LSTM，并得到句子表示；基于自注意力机制重构句子表示，输入到GCN神经网络中，训练出语义分类模型；将验证集的文本词向量输入到模型中，记录保存在验证集上效果达到最优时的模型参数；基于验证集得出的最优的模型去测试测试集，得到分类结果。本发明运用LSTM和GCN加上注意机制，最终得到更加准确的类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gcn 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
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