[发明专利]一种基于改进textCNN模型的文本分类方法、装置及存储介质在审
| 申请号： | 201811572759.1 | 申请日： | 2018-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN109918497A | 公开（公告）日： | 2019-06-21 |
| 发明（设计）人： | 马涛;栾江霞;章正道;俞碧洪;徐晓文 | 申请（专利权）人： | 厦门市美亚柏科信息股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 厦门福贝知识产权代理事务所(普通合伙) 35235 | 代理人： | 郝学江 |
| 地址： | 361000 福建省厦门市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于改进textCNN模型的文本分类方法、装置及存储介质。该方法包括：训练步骤，使用样本文本对改进textCNN模型进行训练得到训练后的改进textCNN模型；文本分类步骤，使用训练后的改进textCNN模型对待分类的文本进行分类。本发明通过对传统的textCNN模型进行改进得到改进textCNN模型的文本分类算法，由于预训练了词嵌入层，使得训练阶段的训练时间和计算量大大减少；由于加深了卷积层的深度以及增加了批归一化层，使得分类准确率较大提高，更加适用于对样本实时性要求(即要根据新样本较频繁的更新模型)和分类准确率都要求较高的场景，如互联网舆情的文本分类等等。 | ||
| 搜索关键词： | 文本分类 改进 分类准确率 存储介质 文本分类算法 实时性要求 训练步骤 训练阶段 样本文本 传统的 归一化 计算量 嵌入层 新样本 分类 卷积 样本 文本 场景 互联网 更新 加深 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进textCNN模型的文本分类方法，其特征在于，该方法包括：训练步骤，使用样本文本对改进textCNN模型进行训练得到训练后的改进textCNN模型；文本分类步骤，使用训练后的改进textCNN模型对待分类的文本进行分类。
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