[发明专利]一种基于BERT与双向LSTM、注意力机制融合的灾难信息博文分类方法在审
| 申请号： | 202010809567.9 | 申请日： | 2020-08-12 |
| 公开（公告）号： | CN112069313A | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | 王鹤松;杨震 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/284;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 吴荫芳 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于BERT和双向LSTM、注意力机制融合的关于灾难信息博文分类方法，用于解决灾难来临时评估社交媒体文本信息重要性的问题，本方法包括训练和分类两大阶段，训练阶段分为以下五步：训练数据预处理；用BERT模型获取训练数据的词向量；用双向LSTM算法对词向量序列进行特征提取；用注意力机制加权获取文本‑标签重要性特征向量；构建前馈神经网络并训练；分类阶段，利用训练完成的网络对待分类文本进行分类；训练阶段中的注意力机制分为两步，其中第二步注意力机制仅用于训练。本方法不同于以往的文本嵌入方式，克服了短文本特征稀缺的问题，明显的提升了分类效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bert 双向 lstm 注意力 机制 融合 灾难 信息 分类 方法 | ||
【主权项】：
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