[发明专利]基于卷积神经网络的文本分类方法、装置、介质和设备有效
| 申请号： | 201811132614.X | 申请日： | 2018-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN109543029B | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 金戈;徐亮;肖京 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京中强智尚知识产权代理有限公司 11448 | 代理人： | 黄耀威 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田街*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于卷积神经网络的文本分类方法、装置、介质和设备，其中，该方法包括：获取与网络舆情相关的待分类文本的词向量矩阵；根据词向量矩阵构造初始特征矩阵，将初始特征矩阵作为训练后的文本分类模型的输入并输入至第一顺位的区域块，并确定区域块的输出；区域块中每个隐含层的输入来自于区域块内所有其他隐含层的输出；将当前区域块的输出作为下一个区域块的输入，直至确定所有区域块的输出，并将所有区域块的输出传至全连接层，根据所有区域块的输出确定分类结果。该方法采用的网络结构可以使得网络特征和梯度的传递更加有效，避免了损失函数信息逐层传递造成的梯度消失问题，保证了扩大网络深度的同时能够避免梯度消失问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 文本 分类 方法 装置 介质 设备 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的文本分类方法，其特征在于，包括：获取与网络舆情相关的待分类文本，确定所述待分类文本的词向量矩阵；根据所述词向量矩阵构造初始特征矩阵，将所述初始特征矩阵作为训练后的文本分类模型的输入，所述文本分类模型包括依次连接的区域块和与所有区域块输出端连接的全连接层，所述全连接层的输出为所述文本分类模型的输出；将所述文本分类模型的输入作为第一顺位的区域块的输入，并确定所述区域块的输出；所述区域块包含多个隐含层，且每个隐含层的输入来自于所述区域块内所有其他隐含层的输出；将当前区域块的输出作为下一个区域块的输入，继续确定下一个区域块的输出，直至确定所有区域块的输出，并将所有区域块的输出传至全连接层；所述文本分类模型的全连接层根据所有区域块的输出确定所述待分类文本的分类结果。
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