[发明专利]一种基于BERT与CNN层级连接的中文文本分类方法有效
| 申请号： | 201911302047.2 | 申请日： | 2019-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN111177376B | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 马强;赵鸣博;孔维健;王晓峰;孙嘉瞳;邓开连 | 申请（专利权）人： | 东华大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/30;G06N3/045 |
| 代理公司： | 上海申汇专利代理有限公司 31001 | 代理人： | 徐俊 |
| 地址： | 201600 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于BERT与CNN层级连接的中文文本分类的方法，主要用于解决中文文本的情感分析、核心句子识别、关系识别等文本分类问题。本发明中使用CNN模型与BERT模型进行层级连接，得到新的模型BERT‑CNN。BERT‑CNN模型由于加入CNN模型，可以对BERT模型提取到的句子特征进一步提取，获得更加有效的句子语义表示。因此，在文本分类任务中，可以获得更好的分类效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bert cnn 层级 连接 中文 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
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