[发明专利]基于主题注意力的深度学习文本分类模型训练方法在审
| 申请号： | 202210312063.5 | 申请日： | 2022-03-28 |
| 公开（公告）号： | CN114925197A | 公开（公告）日： | 2022-08-19 |
| 发明（设计）人： | 张祖平;彭杰;龙哲 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06N20/00 |
| 代理公司： | 长沙轩荣专利代理有限公司 43235 | 代理人： | 孙薇 |
| 地址： | 410000 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本公开实施例中提供了一种基于主题注意力的深度学习文本分类模型训练方法，属于计算技术领域，具体包括：根据原始文本构建文本数据集；得到文本的数字化表示、文本的掩盖序列、文本的数字标签；得到样本，并将样本分为训练集和验证集；初始化前向网络中变量；得到表征文本的一组词向量；得到原始注意力矩阵；得到目标注意力矩阵；根据目标注意力矩阵，得到概率矩阵；计算注意力头输出；得到注意力输出；计算主题输出；计算主题概率向量；计算交叉熵损失；计算前向网络变量的梯度；更新网络变量；迭代计算交叉熵损失以及梯度；当迭代达到预设次数或模型损失趋于稳定，迭代停止。通过本公开的方案提高了模型的并行性、稳定性、可视性和准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 主题 注意力 深度 学习 文本 分类 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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