[发明专利]中文文本分类系统及方法有效
| 申请号： | 201710034462.9 | 申请日： | 2017-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN106897371B | 公开（公告）日： | 2020-04-21 |
| 发明（设计）人： | 俞旸;凌志辉 | 申请（专利权）人： | 南京云思创智信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/36;G06F40/30;G06F40/253;G06F40/211 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210042 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种中文文本分类系统，包括广义语义深度学习模块、领域语义深度学习模块和领域文本概念分类模块，广义语义深度学习模块基于海量广义领域无关文本集采用CBOW模型学习词汇的广义语义；领域语义深度学习模块基于各领域相关文本，结合词汇的广义语义采用CBOW模型学习词汇的领域语义；领域文本概念分类模块基于各领域内的已有分类文本数据，结合学习到的词汇的领域语义，采用深度卷积神经网络将待分类的文本进行概念分类，并得到该文本中每个词汇的深度语义；每次领域语义深度学习模块后得到的词汇的深度语义，还反馈至领域语义深度学习模块，用以采用CBOW模型重新学习词汇的领域语义。本发明还公开了一种中文文本分类方法。本发明分类更精确。 | ||
| 搜索关键词： | 中文 文本 分类 系统 方法 | ||
【主权项】：
一种中文文本分类系统，其特征在于：包括广义语义深度学习模块、领域语义深度学习模块和领域文本概念分类模块，其中：所述广义语义深度学习模块用于基于海量广义领域无关文本集采用CBOW模型学习词汇的广义语义；所述领域语义深度学习模块用于基于各领域相关文本，结合词汇的广义语义采用CBOW模型学习词汇的领域语义；所述领域文本概念分类模块用于基于各领域内的已有分类文本数据，结合学习到的词汇的领域语义，采用深度卷积神经网络将待分类的文本进行概念分类，得到所属领域类别，以及得到该文本中每个词汇的包含领域语义和文本分类的深度语义；其中，所述领域文本概念分类模块学习到的每个词汇的深度语义会循环迭代的输入到所述领域语义深度学习模块，直至循环迭代达到预设次数或预设收敛效果，从而反复调整领域语义和文本分类；具体为：所述领域语义深度学习模块对上一次输入的广义语义和本次所述领域文本概念分类模块反馈的深度语义进行average pooling，形成新的输入语义，再基于各领域相关文本，结合新的输入语义采用CBOW模型重新学习词汇的领域语义，所述领域文本概念分类模块再重新分类和学习深度语义。
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