[发明专利]一种文本分类方法有效
| 申请号： | 201810599385.6 | 申请日： | 2018-06-12 |
| 公开（公告）号： | CN108829818B | 公开（公告）日： | 2021-05-25 |
| 发明（设计）人： | 赵莉;姜松浩;张程;赵晓芳;段东圣;杜翠兰 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 100190 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种构建文本分类模型的方法。该方法包括以下步骤：根据文本信息的字、词语和句子的结构特征构建训练样本集，其中，所述训练样本集中的每一条样本数据对应一条文本信息关于词语的特征矩阵A、关于字的特征矩阵B和该条文本信息对应的类别向量O，O的维度与类别数量相同；以所述训练样本集中关于词语的特征矩阵A和关于字的特征矩阵B为输入，以对应的类别向量O为输出，训练深度学习模型，以获得文本分类模型。根据本发明构建的分类模型进行分类，能够提高文本分类的准确率，尤其适用于短文本分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种构建文本分类模型的方法，包括以下步骤：步骤1：根据文本信息的字、词语和句子的结构特征构建训练样本集，其中，所述训练样本集中的每一条样本数据对应一条文本信息关于词语的特征矩阵A、关于字的特征矩阵B和该条文本信息对应的类别向量O，O的维度与类别数量相同；步骤2：以所述训练样本集中关于词语的特征矩阵A和关于字的特征矩阵B为输入，以对应的类别向量O为输出，训练深度学习模型，以获得文本分类模型。
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