[发明专利]一种基于词注意力机制的多输入LSTM_CNN文本分类方法及系统在审
| 申请号： | 202011219283.0 | 申请日： | 2020-11-04 |
| 公开（公告）号： | CN112507114A | 公开（公告）日： | 2021-03-16 |
| 发明（设计）人： | 廖祥文;吴君毅;梁少斌;魏冬春;邓立明 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 钱莉;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于词注意力机制的多输入LSTM_CNN文本分类方法及系统，将给定的文本分为标题和正文，将其转换成向量形式；分别捕获标题与正文的双向语义依赖关系，得到标题与正文的双向语义特征；对正文的双向语义特征，采用注意力机制计算各个位置的词与分类任务的相关程度，对各个位置的双向语义特征进行注意力加权，得到正文的加权后的特征向量；对正文加权后的特征向量进行局部特征提取，从而得到正文的细粒度特征；将标题与正文的特征进行拼接，得到最终的文档级文本特征表示；对文本特征表示进行预测，得到文本所述的类别概率。本发明能够更好的识别出目标文本的归属类别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意力 机制 输入 lstm_cnn 文本 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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