[发明专利]基于生成式对抗网络实现文本分类数据集扩展方法在审
| 申请号： | 201810531534.5 | 申请日： | 2018-05-29 |
| 公开（公告）号： | CN108897769A | 公开（公告）日： | 2018-11-27 |
| 发明（设计）人： | 崔晓晖;田斐菡;杨威;关景;曹佳敏;唐艺豪;李启琛 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 唐万荣;李丹 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于生成式对抗网络实现文本分类数据集扩展方法，该方法包括以下步骤：确定需要进行数据扩展的原始数据类别；对相应数据进行预处理，使用word2vec与TFIDF将数据表示成词向量矩阵的形式；使用生成式对抗网路生成扩展的矩阵向量，将原数据的矩阵向量与扩展的矩阵向量合并即实现对数据集的扩展。本发明方法通过扩展稀有类别的数据，有利于研究者对难以获得的数据集进行扩展，提高稀有类别数据的分类精度，方便科学研究。 | ||
| 搜索关键词： | 数据集 矩阵向量 生成式 网络实现 文本分类 对抗 预处理 矩阵 类别数据 数据表示 数据扩展 原始数据 词向量 原数据 网路 科学研究 合并 分类 | ||
【主权项】：
1.一种基于生成式对抗网络实现文本分类数据集扩展方法，其特征在于，包括以下步骤：1)将文本数据集转化为词向量表示；获取待扩展的文本分类数据集，对数据集中的文本进行特征词提取，将特征词用特征向量表示，获取特征词的词向量矩阵；2)利用生成式对抗网络生成文本数据扩展数据集，将步骤1)获得的特征词词向量矩阵作为生成式对抗网络的输入，输出生成的文本数据，获得扩展数据集；2.1)将步骤1)得到的词向量矩阵作为生成式对抗网络的输入，经训练后输出设定数目的模拟数据，输出格式为词向量矩阵；2.2)将待扩展的文本分类数据与经数据扩展得到的扩展数据合并为新的数据，经过生成式对抗网络得到词向量表现形式的矩阵，即是模拟的该类别下的扩展数据，将原始数据与扩展数据合并，即能满足需要的数据量要求。
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