[发明专利]基于具有自注意力机制的图卷积神经网络文本分类方法在审
| 申请号： | 202110082121.5 | 申请日： | 2021-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN112765352A | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 项林英;王国庆;陈飞 | 申请（专利权）人： | 东北大学秦皇岛分校 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/126;G06F40/216;G06F40/289;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 李珉 |
| 地址： | 066004 河北省秦*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于具有自注意力机制的图卷积神经网络文本分类方法，涉及人工智能和信息技术技术领域。该方法首先获取多个待分类的文本存储到语料库中，同时对待分类的文本进行分词处理获得文本分词序列，并进行预处理；然后使用自注意力机制得到文本分词序列的自注意力机制矩阵；再对所有文本构建图网络结构；对图网络结构进行预处理，计算图的Laplacian矩阵并进行归一化；在图的Laplacian矩阵基础上构建和训练图卷积神经网络模型；最后通过Softmax分类器，得到文本分类结果。该分类方法能够较好地捕捉文本间的语义信息相关性，从而更好地表达出文本信息中的隐含关系，实现对文本的精准分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 具有 注意力 机制 图卷 神经网络 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
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