[发明专利]通过二维符号进行机器学习

权利要求书

1.一种通过二维(2-D)符号促进机器学习的方法，所述方法包括：

在第一计算系统中接收对象的多个特征，所述第一计算系统上安装有2-D符号创建应用模块；

利用所述第一计算系统中的所述2-D符号创建应用模块，根据一组符号创建规则由所述多个特征形成多层2-D符号，所述2-D符号是被划分为多个子矩阵的N×N像素矩阵，每个子矩阵包含所述特征中的一个，其中N是正整数；以及

通过使用图像处理技术，在第二计算系统中学习包含在所述2-D符号中的组合特征的含义，以对所述2-D符号进行分类，所述2-D符号在所述第一计算系统中形成，然后被传输到所述第二计算系统；

其中，所述一组符号创建规则包括：

基于机器学习技术中的一种确定所述多个特征的重要性顺序；

根据所述重要性顺序将对应特征与所述每个子矩阵相关联；

基于所述对应特征确定所述每个子矩阵的大小；以及

根据所述大小和所述重要性顺序将所述每个子矩阵放置在所述2-D符号中的特定位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个特征包括由数字字形表示的数值特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个特征包括由特定语言的单词或缩写表示的类别特征。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述每个子矩阵具有正方形形状。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述每个子矩阵具有矩形形状。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个子矩阵包含相等大小的子矩阵。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个子矩阵包含各种大小的子矩阵。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述机器学习技术包括逻辑回归。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述机器学习技术包括支持向量机。

10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述机器学习技术包括梯度提升机。

11.一种通过二维(2-D)符号促进机器学习的方法，所述方法包括：

在第一计算系统中接收自然语言文本串和与所述文本相关联的多个特征，所述第一计算系统上安装有2-D符号创建应用模块；

利用所述第一计算系统中的所述2-D符号创建应用模块，根据一组符号创建规则，由所述自然语言文本串和所述特征形成多层2-D符号，所述2-D符号是被分成第一部分和第二部分的N×N像素矩阵，所述第一部分被配置用于包含所述自然语言文本串，并且所述第二部分被分成多个子矩阵，每个子矩阵包含所述特征中的一个，其中N是正整数；以及

通过使用图像处理技术，在第二计算系统中学习包含在所述2-D符号中的所述自然语言文本串以及相关联特征的含义，以对所述2-D符号进行分类，所述2-D符号在所述第一计算系统中形成，然后被传输到所述第二计算系统；

其中，所述一组符号创建规则包括：

基于机器学习技术中的一种确定所述多个特征的重要性顺序；

根据所述重要性顺序将对应特征与所述每个子矩阵相关联；

基于所述对应特征确定所述每个子矩阵的大小；

将所述语言文本串放置在所述2-D符号的所述第一部分中的特定位置；以及

根据所述大小和所述重要性顺序将所述每个子矩阵放置在所述2-D符号的所述第二部分中的特定位置。

12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述第一部分和所述第二部分中的每个均占据所述2-D符号的一半。

13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述第一部分占据所述2-D符号的周边，而所述第二部分占据所述2-D符号的中心。