[发明专利]融合知识图谱的深度学习文本分类方法在审
| 申请号： | 202011097951.7 | 申请日： | 2020-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN112597298A | 公开（公告）日： | 2021-04-02 |
| 发明（设计）人： | 刘星辰;麻沁甜;陈晓峰 | 申请（专利权）人： | 上海勃池信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/36;G06F40/295;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海骁象知识产权代理有限公司 31315 | 代理人： | 赵俊寅 |
| 地址： | 201815 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 融合知识图谱的深度学习文本分类方法，包括以下步骤：提取待分类文本中的实体；利用已构建的知识图谱，获取实体相关隐含信息；将实体名称和隐含信息转换为格式化的文本，添加到原始文本的尾部，形成补充后的文本；对补充后的文本进行分词处理，并预处理得到文本的分词序列；查询预设或随机初始化的词嵌入模型获取分词序列的词嵌入矩阵，矩阵的每一行为各分词的嵌入向量；将分词序列的词嵌入矩阵输入深度学习文本分类算法，进行训练或者预测。本发明克服现有技术的不足，将知识图谱引入到深度学习的文本分类中，通过从知识图谱中查询隐含信息并转换为格式化文本，对原始文本进行信息补充，从而提升深度学习文本分类的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 知识 图谱 深度 学习 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
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