[发明专利]基于Bert-LSTM的文本多特征分类方法及装置在审
| 申请号： | 202210165299.0 | 申请日： | 2022-02-18 |
| 公开（公告）号： | CN114547303A | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 韩启龙;高艺涵;宋洪涛;张海涛;马志强;李丽洁;王宇华 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 刘景祥 |
| 地址： | 150000 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Bert‑LSTM的文本多特征分类方法及装置，属于文本分类技术领域，其中，该方法包括：确定待分类文本数据集，并划分为训练集和测试集；构建基于Bert‑LSTM的文本多特征分类模型；利用训练集对文本多特征分类模型进行训练，得到最优文本多特征分类模型；将待分类文本数据输入最优文本多特征分类模型中，计算待分类文本数据的得分，根据得分将其划分到预设对应类别中。该方法使用BERT以及双向长短期记忆网络等构建基于Bert‑LSTM的文本多特征分类模型，利用挖掘文本多方面的词特征信息和词义潜在语义表示特征信息，融入文本向量，模型在训练过程中充分利用多特征信息，提升了文本分类的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bert lstm 文本 特征 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
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