[发明专利]一种基于类别稠密向量表示的通用文本分类方法及系统有效
| 申请号： | 202010080710.5 | 申请日： | 2020-02-05 |
| 公开（公告）号： | CN111259658B | 公开（公告）日： | 2022-08-19 |
| 发明（设计）人： | 郭嘉丰;范意兴;袁浩达;程学旗 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06F40/279 | 分类号： | G06F40/279;G06F40/216;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京律诚同业知识产权代理有限公司 11006 | 代理人： | 祁建国 |
| 地址： | 100080 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于类别稠密向量表示的通用文本分类方法及系统，包括：获取包括以标记类别文本的训练数据，使用全连接网络处理该训练数据，得到各类别的类别稠密向量；将待分类文本输入至深度神经网络，得到该待分类文本中每个词的词稠密向量，并集合该词稠密向量得到该待分类文本的文本稠密向量；将该文本稠密向量和该类别稠密向量输入至匹配度测量模型，得到该待分类文本属于各类别的概率分布，将该待分类文本与该概率分布中概率最大的类别相匹配，作为该待分类文本的分类结果。本发明基于类别稠密向量表示，将文本分类问题转化为文本匹配问题，通过计算输入文本与每个类别之间的匹配程度，将文本分到匹配程度最大的类别之中。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 类别 稠密 向量 表示 通用 文本 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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