[发明专利]文本分类方法及装置有效
| 申请号： | 201910523985.9 | 申请日： | 2019-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN110232127B | 公开（公告）日： | 2021-11-16 |
| 发明（设计）人： | 杨开平;谌立;熊永福;冯岭子;龚伟 | 申请（专利权）人： | 重庆紫光华山智安科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/33;G06F40/30;G06F40/289;G06F40/247;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 宋朋飞 |
| 地址： | 400700 重庆市*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提供一种文本分类方法及装置，涉及自然语言处理领域。该方法包括：获取待分类文本；根据待分类文本的词语信息以及预设模型，获取待分类文本的词向量，根据词向量及预测算法，获取待分类文本的文本向量；采用双向长短记忆网络LSTM模型训练序列信息，预测词语信息与列信息的关联关系；整合文本向量与序列信息的关联关系，并将整合后的文本向量与序列信息的关联关系输入至预设分类模型中，得到文本的类别。通过在序列信息中使用双向LSTM模型预设在序列信息中计算当前文本序列出现的概率，同时结合文本向量，可精准预测待分类文本的语义特征和序列特征，将语义特征与序列特征整合后输入至分类器，可得待分类文本的精准分类。 | ||
| 搜索关键词： | 文本 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种文本分类方法，其特征在于，包括：获取待分类文本，其中，所述待分类文本包括：词语信息和序列信息，多个所述词语信息构成所述序列信息；根据所述待分类文本的所述词语信息以及预设模型，获取所述待分类文本的词向量，根据所述词向量及预设算法，获取所述待分类文本的文本向量；采用双向长短记忆网络LSTM模型训练所述序列信息，预测所述词语信息与所述序列信息的关联关系，其中，所述双向LSTM模型包括：前向LSTM模型和后向LSTM模型；整合所述文本向量与所述序列信息的关联关系，并将整合后的所述文本向量与所述序列信息的关联关系输入至预设分类模型中，得到所述文本的类别。
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