[发明专利]一种基于神经网络的信息分类方法和系统有效
| 申请号： | 201910986273.0 | 申请日： | 2019-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN110737773B | 公开（公告）日： | 2022-06-10 |
| 发明（设计）人： | 刘馨靖 | 申请（专利权）人： | 中国联合网络通信集团有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京天昊联合知识产权代理有限公司 11112 | 代理人： | 彭瑞欣;刘悦晗 |
| 地址： | 100033 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的信息分类方法和系统。该方法包括：构建信息分类模型，而且，在构建信息分类模型时，选择多个隐层向量参与词向量编码和句向量编码，所述隐层向量是所述信息分类模型的模型参数；获取当前反馈文本信息，获取所述当前反馈文本信息对应的当前词向量，将所述当前词向量输入所述信息分类模型，获取所述当前反馈文本信息的类型。该方法可以有效地防止模型过拟合，准确地获取反馈信息的类型，提高反馈信息的分类精确度和分类效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 信息 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的信息分类方法，其特征在于，所述方法包括：/n步骤S1，构建信息分类模型，而且，在构建所述信息分类模型时，选择多个隐层向量参与词向量编码和句向量编码，所述隐层向量是所述信息分类模型的模型参数；/n步骤S2，获取当前反馈文本信息；/n步骤S3，获取所述当前反馈文本信息对应的当前词向量；/n步骤S4，将所述当前词向量输入所述信息分类模型，获取所述当前反馈文本信息的类型。/n
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