[发明专利]一种基于图卷积神经网络的文本分类方法及系统在审
| 申请号： | 201911064089.7 | 申请日： | 2019-11-04 |
| 公开（公告）号： | CN110929029A | 公开（公告）日： | 2020-03-27 |
| 发明（设计）人： | 唐钰葆;于静;曹聪;刘燕兵;谭建龙;郭莉 | 申请（专利权）人： | 中国科学院信息工程研究所 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 司立彬 |
| 地址： | 100093 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的文本分类方法及系统。本方法为：1)对于目标领域的文本训练集中的每一已类别标注文本，根据该文本中词的词频、逆文档率生成该文本的文本特征向量；将各文本特征向量组合生成一文本特征矩阵，即TF‑IDF矩阵，并根据词的词向量相似度构建一该文本训练集的图结构；2)利用所述图结构及文本特征矩阵训练图卷积神经网络；3)对于该目标领域的一待分类文本a，将该文本a的文本特征向量输入训练后的图卷积神经网络，得到该文本a的类别。本发明不仅考虑到文本的语义结构信息，而且从另一个角度捕捉文本的隐藏特征，分类准确性高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图卷 神经网络 文本 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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