[发明专利]一种基于Doc2Vec和卷积神经网络的多源异构商品信息分类方法在审
| 申请号： | 202010463517.X | 申请日： | 2020-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN111651597A | 公开（公告）日： | 2020-09-11 |
| 发明（设计）人： | 黄茉;黄新恩;翁增仁;胡锦锋 | 申请（专利权）人： | 福建博思软件股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 福州科扬专利事务所 35001 | 代理人： | 郭梦羽 |
| 地址： | 350100 福建*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于Doc2Vec和卷积神经网络的多源异构商品信息分类方法，包括如下步骤：接入训练数据，所述训练数据为已有分类信息的多源异构商品信息；对所述训练数据进行清洗，针对每个商品生成一份文本数据；对所述文本数据进行预处理；分别构建PV‑DBOW模型和PV‑DM模型；分别输入预处理后的文本数据至所述的两个模型，各自训练得到文本特征矩阵；融合上述训练所得的两个文本特征矩阵，得到融合文本特征矩阵；构建并训练卷积神经网络，所述卷积神经网络用于商品信息分类；上传待分类的商品数据，进行所述预处理，并根据所述文本特征矩阵抽取出其对应的词向量，输入至已训练的卷积神经网络，得到预测的商品分类，并根据所述商品预测分类对商品进行分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 doc2vec 卷积 神经网络 多源异构 商品信息 分类 方法 | ||
【主权项】：
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