[发明专利]基于卷积神经网络的文本分类方法、装置、服务器及介质在审
| 申请号： | 201910007748.7 | 申请日： | 2019-01-04 |
| 公开（公告）号： | CN109857861A | 公开（公告）日： | 2019-06-07 |
| 发明（设计）人： | 于凤英;程宁;王健宗 | 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;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郝传鑫;熊永强 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种基于卷积神经网络的文本分类方法、装置、服务器及介质，该方法包括：获取数据集，将所述数据集划分为训练集和测试集；对训练集进行N次划分，得到N个子训练集集合；将N个子训练集集合中的子训练集，分别作为N个卷积神经网络模型的输入数据，对N个卷积神经网络模型进行训练，得到N个分类器；在进行分类预测时，将测试集输入到所述N个分类器中，得到每个分类器对所述测试集的分类结果；选取所述每个分类器对所述测试集的分类结果中满足预设条件的分类结果，作为所述测试集最终的分类结果。采用本发明，可以提高分本分类的泛化能力和分类准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 测试集 训练集 卷积神经网络 分类结果 分类器 文本分类 服务器 集合 分类准确度 获取数据 预设条件 数据集 分类 预测 | ||
【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：获取数据集，将所述数据集划分为训练集和测试集；所述数据集包括多条文本；对训练集进行N次划分，得到N个子训练集集合；每个子训练集集合包括从所述训练集提取出的至少一个子训练集；将N个子训练集集合中的子训练集，分别作为N个卷积神经网络模型的输入数据，对N个卷积神经网络模型进行训练，得到N个分类器；在进行分类预测时，将测试集输入到所述N个分类器中，得到每个分类器对所述测试集的分类结果；选取所述每个分类器对所述测试集的分类结果中满足预设条件的分类结果，作为所述测试集最终的分类结果。
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