[发明专利]基于BERT与改进LSTM的文本分类方法在审
| 申请号： | 202010898906.5 | 申请日： | 2020-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN112070139A | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | 戚力鑫;万书振 | 申请（专利权）人： | 三峡大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F40/211;G06F40/289;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 宜昌市三峡专利事务所 42103 | 代理人： | 成钢 |
| 地址： | 443002 *** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明属于文本识别领域，公开了基于BERT与改进LSTM的文本分类方法，包括：对输入的文本数据进行预处理；将预处理后的文本数据输入BERT模型进行处理，得到词向量序列；利用改进的LSTM网络对向量序列进行深度编码，得到特征向量；利用全连接层对特征向量降维；使用分类器对降维的特征向量进行分类。本发明通过改进的LSTM区分文本中的字词的重要性，从而提高了神经元的学习质量和效率，文本分类模型拟合速度快，分类效果好；文本分类模型的BERT捕捉上下文信息，便于识别多义字词，对特征提取奠定了良好基础，有助于提高文本分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bert 改进 lstm 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
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