[发明专利]一种基于双向循环注意力神经网络的文本分类方法有效
| 申请号： | 201811251261.5 | 申请日： | 2018-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN109472024B | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 秦锋;杨照辉;洪旭东;郑啸 | 申请（专利权）人： | 安徽工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/289;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 安徽知问律师事务所 34134 | 代理人： | 平静 |
| 地址： | 243002 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于双向循环注意力神经网络的文本分类方法，属于学习、自然语言处理技术领域。本发明方法步骤为：步骤1、对数据进行预处理；步骤2、根据所述预处理后的数据，通过Word2vec方法完成对每个单词的词向量的生成与训练；步骤3、根据所述词向量，对该词向量进行文本语义特征抽取，并融合注意力机制和双向循环神经网络，计算出每个单词对于整体的权重，并将所述权重转换为模型的输出值Y |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 双向 循环 注意力 神经网络 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于双向循环注意力神经网络的文本分类方法，其特征在于，所述分类方法具体如下：步骤1、对数据进行预处理；步骤2、根据所述预处理后的数据，通过Word2vec方法完成对每个单词的词向量的生成与训练；步骤3、根据所述词向量，对该词向量进行文本语义特征抽取，并融合注意力机制和双向循环神经网络，计算出每个单词对于整体的权重，并将所述权重转换为模型的输出值Y(4)；步骤4、根据特征向量Y(4)，将所述特征向量Y(4)作为softmax分类器的输入，进行分类识别。
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