[发明专利]基于可伸缩表示学习的长短文本分类方法在审
| 申请号： | 202011230707.3 | 申请日： | 2020-11-06 |
| 公开（公告）号： | CN112231482A | 公开（公告）日： | 2021-01-15 |
| 发明（设计）人： | 汪祥;李小勇;王辉赞;朱俊星;张卫民;任开军;李金才;邓科峰;吴松;赵娟 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/33;G06F40/194;G06K9/62 |
| 代理公司： | 长沙大珂知识产权代理事务所(普通合伙) 43236 | 代理人： | 伍志祥 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于可伸缩表示学习的长短文本分类方法，包括以下步骤：对长短文本集中的文本进行预处理，将文本集表示为特征矩阵M，M中的元素为使用TF‑IDF方法计算的对应单词的权重；将所述的特征矩阵M输入到可伸缩表示学习过程中，获得低维目标矩阵；采用所述低维目标矩阵表示的训练集对KNN分类器进行训练；利用训练好的KNN分类器用于对待分类文档进行分类。本发明方法设计了可伸缩表示学习方法，该方法保留了数据的相似关系，可扩展且易于并行化，适用于长短文本的通用分类应用，实验表明，在大规模长短文本的分类问题中本发明方法展现出较好的分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 伸缩 表示 学习 长短 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
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