[发明专利]一种基于LSTM神经网络模型的文本分类方法在审
| 申请号： | 202010213993.6 | 申请日： | 2020-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN111414458A | 公开（公告）日： | 2020-07-14 |
| 发明（设计）人： | 陈琰;陈晓露;俞睿默;陆正嘉;刘逸逸;邱继芸;周晓鹂;黄静韬 | 申请（专利权）人： | 国网上海市电力公司 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/35;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海元好知识产权代理有限公司 31323 | 代理人： | 张妍;周乃鑫 |
| 地址： | 200122 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于LSTM神经网络模型的文本分类方法，包括以下步骤：S1、通过向量空间模型对文档集合中的文本进行模式化，得到文档集合中文本的向量空间；S2、通过互信息算法提取文档集合中文本的向量空间的特征，得到文档集合中文本的特征向量；S3、通过已知文本类别的文本的特征向量对LSTM神经网络模型进行训练；S4、将待检测的文本的特征向量作为LSTM神经网络模型的输入，得到文本的分类结果。本发明通过LSTM神经网络模型对文本进行分类，可解决传统网络存在的梯度消失和梯度爆炸问题，且具有较高的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lstm 神经网络 模型 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
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