[发明专利]一种文本分类方法在审
| 申请号： | 201810605919.1 | 申请日： | 2018-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN108829823A | 公开（公告）日： | 2018-11-16 |
| 发明（设计）人： | 吕学强;董志安 | 申请（专利权）人： | 北京信息科技大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100192 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种采用一种改进输入的Attention‑Based LSTM模型来进行高校学术活动的文本分类工作，采用字符级语言模型，对输入进行五笔码转化，随后进行文本数据向量表示，再输入Attention‑Based LSTM模型进行分类。本发明提供的文本分类方法，利用改进输入的Attention‑Based LSTM特征选择模型进行特征选择和分类，能够改善数据质量，降低数据维度，并有效地突出重点信息，优化特征向量，分类结果的准确率、召回率和F值都很高，可以很好地满足实际应用的需要。 | ||
| 搜索关键词： | 文本分类 特征选择 分类结果 数据维度 特征向量 文本数据 向量表示 学术活动 语言模型 重点信息 有效地 分类 准确率 笔码 改进 转化 优化 应用 | ||
【主权项】：
1.一种文本分类方法，其特征在于，采用Attention‑Based LSTM模型来进行文本分类。
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