[发明专利]基于图网络的标题和正文结合的文本分类方法有效
| 申请号： | 202011233244.6 | 申请日： | 2020-11-06 |
| 公开（公告）号： | CN112347255B | 公开（公告）日： | 2021-11-23 |
| 发明（设计）人： | 谢宗霞;袁春宇 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李丽萍 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图网络的标题和正文结合的文本分类方法，主要包括：将每篇文档划分为标题文档和正文文档，分别进行数据预处理，获取标题词集合和正文词集合，利用词向量模型获取词向量表示，利用LDA模型获取主题向量，利用HAN模型来获取正文文档特征表示，通过标题、标题词集合、主题三类节点构建异质图，并输入到GAT模型，实现标题和正文特征融合，获得每篇文档特征表示，通过Softmax函数进行文本类别预测。本发明分类方法不仅利用额外信息来增强标题语义稀疏性，而且更好地融合标题和正文特征，体现了标题在文本分类任务中的重要性，提高分类精度，解决了现在新闻文本分类忽视标题重要性，导致分类效率低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 网络 标题 正文 结合 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
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