[发明专利]一种基于深度学习的文本数据分类方法和装置有效
| 申请号： | 202011350978.2 | 申请日： | 2020-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN112182230B | 公开（公告）日： | 2021-03-16 |
| 发明（设计）人： | 李宇欣;裘实 | 申请（专利权）人： | 北京健康有益科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/36;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京格允知识产权代理有限公司 11609 | 代理人： | 张沫 |
| 地址： | 100000 北京市朝阳区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的文本数据分类方法和装置，包括：获取训练文本数据；利用所述训练文本数据对TextCNN分类模型进行训练，并使用Hyperopt工具进行模型调参，得到训练好的目标分类模型；获取待分类的文本数据；对所述待分类的文本数据进行分词，得到所述待分类的文本数据的目标分词结果；根据结合知识图谱预先构建的词向量库，确定所述目标分词结果对应的目标词向量；将所述目标词向量输入到所述目标分类模型中，得到所述待分类的文本数据的类型。本发明的方案能够提高文本数据分类的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 文本 数据 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
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