[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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