[发明专利]一种基于深度学习的文本单类分类方法及系统在审
| 申请号： | 202010835617.0 | 申请日： | 2020-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN112015894A | 公开（公告）日： | 2020-12-01 |
| 发明（设计）人： | 金佳佳;陆俊杰;王开红 | 申请（专利权）人： | 银江股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州之江专利事务所(普通合伙) 33216 | 代理人： | 张慧英 |
| 地址： | 310012 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及自然语言处理领域，尤其涉及一种基于深度学习的文本单类分类方法及系统，包括文本预处理步骤、构建深度学习特征提取网络步骤、生成单类分类模型步骤、单类分类预测步骤，系统，包括：文本数据获取模块、文本预处理模块、深度学习特征提取网络、单类分类模型、分类预测模块。本发明采用深度学习算法自动提取单类文本的复杂特性，无需根据单类数据特性设计相对应的算法，形成特征工程通用模型，解决了单类分类任务的首要难点，还采用模糊邻域覆盖的隶属关系进行软划分，将数据样本分为正(肯定属于某类)，负(肯定不属于某类)和不确定情况，有效处理不确定数据，以降低分类风险。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 文本 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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