[发明专利]一种基于CNNFeed网络模型的文本分类方法在审
| 申请号： | 202211606331.0 | 申请日： | 2022-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN115905539A | 公开（公告）日： | 2023-04-04 |
| 发明（设计）人： | 曹肖攀;刘磊 | 申请（专利权）人： | 中电万维信息技术有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/242;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 兰州嘉诺知识产权代理事务所(普通合伙) 62202 | 代理人： | 张鹏 |
| 地址： | 730000 甘肃省兰州市城关*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： | 本发明涉及自然语言处理技术领域，具体为一种基于CNNFeed网络模型的文本分类方法。应用在办公文件多标签分类任务，本专利采用same卷积CNN模块和前馈神经网络单元作为一个单元，设计成可以根据任务复杂度进行模型可伸缩的结构。而TextCNN本身并非可可伸缩的结构，在任务复杂时，TextCNN拟合数据能力将会下降。相比于Bert、Longformer等Transformer系列模型，因为采用自注意力机制，这要比CNN这种线性操作效率低。同时本专利提出的CNNFeed神经网络引入Transformer中前馈神经网络部分，前馈神经网络部分可以提高本专利拟合大规模数据的能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnnfeed 网络 模型 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
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