[发明专利]文本分类方法、文本分类装置和计算机可读存储介质有效
| 申请号： | 201810954835.9 | 申请日： | 2018-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN109308319B | 公开（公告）日： | 2022-03-01 |
| 发明（设计）人： | 欧阳一村;程源泉 | 申请（专利权）人： | 深圳中兴网信科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京友联知识产权代理事务所(普通合伙) 11343 | 代理人： | 尚志峰;汪海屏 |
| 地址： | 518109 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种文本分类方法、文本分类装置和计算机可读存储介质。其中，文本分类方法包括：采集文本信息数据；将文本信息数据输入基于sigmoid函数的卷积神经网络分类模型，提取文本信息数据的问题特征和答案特征；应用多维度多标签对问题特征和答案特征联合匹配，得到联合匹配结果；迭代优化联合匹配结果，以输出文本信息数据的分类预测结果。本发明基于sigmoid函数的卷积神经网络分类模型对文本进行分类，使得输出概率更加平滑，避免了出现互斥的现象，分类预测结果不但有问题标签还有答案标签，实现多维多标签的分类预测，相比问题‑问题分类问答具有更高的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 文本 分类 方法 装置 计算机 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种文本分类方法，其特征在于，包括：采集文本信息数据；将所述文本信息数据输入基于sigmoid函数的卷积神经网络分类模型，提取所述文本信息数据的问题特征和答案特征；将所述问题特征和所述答案特征输入基于sigmoid函数的卷积神经网络分类模型；应用多维度多标签对所述问题特征和所述答案特征联合匹配，得到联合匹配结果；迭代优化所述联合匹配结果，以输出所述文本信息数据的分类预测结果。
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