[发明专利]基于HD-MSCNN的层次结构文本自动分类方法有效

专利信息
申请号: 202010302034.1 申请日: 2020-04-16
公开(公告)号: CN111506728B 公开(公告)日: 2023-06-06
发明(设计)人: 谢斌红;张英俊;赵红燕;潘理虎;马非 申请(专利权)人: 太原科技大学
主分类号: G06F16/35 分类号: G06F16/35;G06N3/0464;G06N3/08
代理公司: 西安研创天下知识产权代理事务所(普通合伙) 61239 代理人: 郭璐
地址: 030024 山*** 国省代码: 山西;14
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摘要: 发明提供了一种基于HD‑MSCNN的层次结构文本自动分类框架,该分类框架主要包括四部分:(1)局部共享层;(2)粗粒度分类器C;(3)细粒度层分类器Fk;(4)概率平均层;在分类器构建阶段采用基于深度学习的多尺度卷积神经网络MSCNN算法,该算法通过残差网络加空洞卷积的网络结构覆盖完整的全局上下文信息,而不是局部上下文信息,增加了模型的容量和性能,同时利用扩展槽机制增强了模型的可扩展性,当加入新的类别时,可快速完成模型升级而不需要重新训练。基于HD‑MSCNN的多层次分类框架具有分类精度高、可扩展性好、鲁棒性强的特点,其在大规模文本分类领域具有更好的性能。
搜索关键词: 基于 hd mscnn 层次 结构 文本 自动 分类 方法
【主权项】:
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