[发明专利]一种基于深度学习网络的短文本分类方法在审
| 申请号： | 202111655718.0 | 申请日： | 2021-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN114357165A | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 吴健;朱小龙;周从华 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/216;G06F40/289;G06N20/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及基于深度学习网络的短文本分类方法，属于自然语言处理技术领域。包括以下步骤：将短文本数据集进行数据清洗，得到质量更高的短文本数据集；将短文本数据集进行处理，得到短文本词汇表、关键词词汇表、标签词汇表；利用CBOW神经网络训练得到文本词向量，再将标签替换短文本中的关键词，训练得到标签词向量；将短文本输入卷积神经网络和长短期记忆神经网络进行特征提取，将提取的特征与标签词向量求和构成的查询向量进行注意力机制得分计算；将新的特征向量输入全连接层进行输出后，输入最终的损失函数层进行预测分类。本发明解决了短文本特征不足而无法准确分类的问题，提高了短文本分类的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 网络 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于江苏大学，未经江苏大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202111655718.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
