[发明专利]基于深度学习的文本分类方法在审

专利信息
申请号: 202011099764.2 申请日: 2020-10-14
公开(公告)号: CN112163064A 公开(公告)日: 2021-01-01
发明(设计)人: 刘云翔;徐齐;原鑫鑫;王春娅 申请(专利权)人: 上海应用技术大学
主分类号: G06F16/31 分类号: G06F16/31;G06F16/35;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 代理人: 胡晶
地址: 200235 上海*** 国省代码: 上海;31
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摘要: 发明提供了一种基于深度学习的文本分类方法,该方法首先对带标签的文本数据进行清洗、划分;然后将文本序列映射为词向量序列S;并将S输入到多注意力神经网络(MANN)中得到文本向量Sw。最后,将句子Sw输入到前馈神经网络(FNN)分类器得到文本类别。模型按照预设的超参数训练模型,根据模型在验证集上的表现选取最优的模型。实验结果显示,该模型取得了较好的分类精度。
搜索关键词: 基于 深度 学习 文本 分类 方法
【主权项】:
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