[发明专利]一种基于深度学习的组合式文本分类方法在审
| 申请号： | 201711121764.6 | 申请日： | 2017-11-14 |
| 公开（公告）号： | CN107885853A | 公开（公告）日： | 2018-04-06 |
| 发明（设计）人： | 向阳;张默涵;赵宇晴 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司31225 | 代理人： | 叶敏华 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的组合式文本分类方法，包括下列步骤对待分类的文本进行预处理；将预处理后的文本通过不同的深度学习模型，得到与每一个深度学习模型对应的特征提取结果；通过全连接层对所有特征提取结果进行组合，得到组合特征向量；将组合特征向量作为输入进行分类识别，得到文本的所属类别。与现有技术相比，本发明具有对训练语料质量要求较低、移植扩展性强和分类类别较多的情况下效果依然较好等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 组合式 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的组合式文本分类方法，其特征在于，所述方法包括下列步骤：1)对待分类的文本进行预处理；2)将预处理后的文本通过不同的深度学习模型，得到与每一个深度学习模型对应的特征提取结果；3)通过全连接层对步骤2)中得到的所有特征提取结果进行组合，得到组合特征向量；4)将步骤3)得到的组合特征向量作为输入进行分类识别，得到文本的所属类别。
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