[发明专利]一种基于深度学习和梯度反转的外卖评价文本分类方法在审
| 申请号： | 202210921888.7 | 申请日： | 2022-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN115221326A | 公开（公告）日： | 2022-10-21 |
| 发明（设计）人： | 僧德文;吴鑫 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 310018 浙江省杭州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习和梯度反转的外卖评价文本分类方法，包括以下步骤：外卖评价数据获取和预处理；构建并初始化卷积神经网络；构建并初始化Bert类网络；反向传播；外卖评价文本分类；外卖评价文本分类效果评估。本发明通过Transformers搭建数据预处理至端到端的训练的完整流程，并通过嵌入层来得到文本最初的表征空间，将其表征空间向量送入模型。在原始模型提取出的特征向量上，本发明进一步利用梯度翻转层来获取未收敛数据的表征空间，并将未收敛数据的表征空间投影到原始模型提取的特征向量空间中，获取到可以利用的抽象数据，最终结合两种特征向量进行分类达到更好的泛化能力，提升文本分类的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 梯度 反转 外卖 评价 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
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