[发明专利]一种基于词向量的中文年报标题分类方法在审
| 申请号： | 202010527929.5 | 申请日： | 2020-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN111666378A | 公开（公告）日： | 2020-09-15 |
| 发明（设计）人： | 梁倬骞;潘定;曹志鹏 | 申请（专利权）人： | 暨南大学 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/35;G06F40/289;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳科湾知识产权代理事务所(普通合伙) 44585 | 代理人： | 钟斌 |
| 地址： | 510000 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 发明公开了一种基于词向量的中文年报标题分类方法，具体步骤为：步骤1、输入企业年报数据集，步骤2、对数据进行人工标注，并划分训练集，步骤3、对数据进行预处理，并训练Word2vector模型，步骤4、待抽取标题的年报通过Word2vector模型进行计算特征向量，步骤5、通过分类抽取得到目录，步骤3预处理具体为分词和去掉停用词，步骤3中Word2vector模型采用CBOW模型，本发明涉及标题分类技术领域。该基于词向量的中文年报标题分类方法，解决了传统的人工提取方式需要耗费巨大的人力和时间成本，而词向量的抽取方法效果差，准确力低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 向量 中文 年报 标题 分类 方法 | ||
【主权项】：
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