[发明专利]基于改进seq2seq模型的多源多标签文本分类方法及其系统有效
| 申请号： | 201811302126.9 | 申请日： | 2018-11-02 |
| 公开（公告）号： | CN109299273B | 公开（公告）日： | 2020-06-23 |
| 发明（设计）人： | 谢松县;高辉;陈仲生;彭立宏;曾道建;桂林;封黎;李磊 | 申请（专利权）人： | 广州语义科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/289;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙国科天河知识产权代理有限公司 43225 | 代理人： | 邱轶 |
| 地址： | 510623 广东省广州市天河区珠江东路32号利通*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明属于自然语言处理文本分类技术领域，具体提供了一种基于改进seq2seq模型的多源多标签文本分类方法及其系统，该方法包括如下步骤：数据输入及预处理、词嵌入、编码、编码拼接、解码、模型优化以及预测输出。本发明方法具有如下有益效果：采用seq2seq深度学习框架，构建多个编码器，结合注意力机制用于文本分类任务，最大限度地利用了多来源语料信息，提高了多标签分类准确性；在解码步骤的误差反馈过程中，针对多标签文本的特性，加入干预机制规避了标签排序带来的影响，更多切合多标签分类问题的本质；编码器采用循环神经网络，可以有效的按照时间步进行学习；解码层采用单向循环神经网络，并添加了注意力机制，突出了学习重点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 seq2seq 模型 多源多 标签 文本 分类 方法 及其 系统 | ||
【主权项】：
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