[发明专利]文本分类方法及装置有效
| 申请号： | 201710736895.9 | 申请日： | 2017-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN107491541B | 公开（公告）日： | 2021-03-02 |
| 发明（设计）人： | 姜海;王忠儒;李海磊 | 申请（专利权）人： | 北京丁牛科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/335 | 分类号： | G06F16/335;G06F40/284 |
| 代理公司： | 北京林达刘知识产权代理事务所(普通合伙) 11277 | 代理人： | 刘新宇 |
| 地址： | 100048 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开涉及文本分类方法及装置。该方法包括：对训练文本进行分词，得到第一分词结果；根据第一分词结果得到第一分词集合；从第一分词集合中抽取关键词，得到第一关键词集合；确定第一分词集合对应的第一词矩阵；确定第一关键词集合对应的第二词矩阵；计算第二词矩阵的第一中心向量；将第一词矩阵中的各个词向量和第一中心向量输入注意力模型，得到训练文本的特征向量，其中，注意力模型采用BiLSTM模型作为编码模型；根据训练文本的特征向量和训练文本的类别，训练文本分类器。本公开训练得到的文本分类器能够提高文本分类的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 文本 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种文本分类方法，其特征在于，包括：对训练文本进行分词，得到第一分词结果；根据所述第一分词结果得到第一分词集合；从所述第一分词集合中抽取关键词，得到第一关键词集合；确定所述第一分词集合对应的第一词矩阵；确定所述第一关键词集合对应的第二词矩阵；计算所述第二词矩阵的第一中心向量；将所述第一词矩阵中的各个词向量和所述第一中心向量输入注意力模型，得到所述训练文本的特征向量，其中，所述注意力模型采用BiLSTM模型作为编码模型；根据所述训练文本的特征向量和所述训练文本的类别，训练文本分类器。
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