[发明专利]一种基于深度学习的网站主题分类方法及装置有效
| 申请号： | 201911010407.1 | 申请日： | 2019-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN110516074B | 公开（公告）日： | 2020-01-21 |
| 发明（设计）人： | 沈毅;马慧敏;杨星;潘祖烈;王文浩;郑超 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/954 |
| 代理公司： | 11215 中国和平利用军工技术协会专利中心 | 代理人： | 刘光德;彭霜 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于深度学习的网站主题分类方法及装置，所述方法包括：构建网站数据训练集；提取所述训练集中的类别关键字；基于所述关键字，将所述网站数据训练集的文本数值化；构建网站主题分类框架模型；用所述网站数据训练集的数值化文本对所述网站主题分类框架模型进行训练，形成可自主分类的网站主题分类模型，实现网站主题的自动化分类。 | ||
| 搜索关键词： | 网站主题 网站数据 训练集 分类框架 数值化 构建 分类 文本 分类模型 自动化 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的网站主题分类方法，其特征在于所述方法包括下述步骤：/n步骤1：构建网站数据训练集；/n步骤2：提取所述训练集中的类别关键字，具体包括：对所述训练集中的每个网站信息文本进行分词，基于词频-逆文本频率TF-IDF方法对每个分词进行统计，计算每个分词的词频tf
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