[发明专利]一种基于图神经网络的多元特征融合中文文本分类方法有效
| 申请号： | 202010868076.1 | 申请日： | 2020-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN112015863B | 公开（公告）日： | 2023-06-13 |
| 发明（设计）人： | 范梦真;严一博;程大伟;罗轶凤;钱卫宁;周傲英 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学;上海瞰点科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/35;G06F40/295;G06F40/30;G06F18/241;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海蓝迪专利商标事务所(普通合伙) 31215 | 代理人： | 徐筱梅;张翔 |
| 地址： | 200241 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图神经网络的多元特征融合中文文本分类方法，属于自然语言处理领域。其特点是融合全局图卷积特征和局部序列特征进行文本分类，通过构建文本与命名实体的异构图并利用异构图进行全局图卷积特征提取，基于GRU的序列编码器进行局部序列特征提取，最后融合两部分特征输入分类器，特别地，在异构图特征提取阶段和特征融合阶段使用attention机制来提高重要信息的权重。本发明在某领域的文本分类任务上，相比于现有的分类模型，本发明提出的模型的中文文本分类准确率明显提高，能更好地应用于对分类精度要求高的某领域文本分类任务上。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 多元 特征 融合 中文 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
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