[发明专利]一种基于卷积神经网络的句子分类方法及系统有效
| 申请号： | 202110394681.4 | 申请日： | 2021-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN113343676B | 公开（公告）日： | 2022-12-06 |
| 发明（设计）人： | 解福;贾艺鸣;王森;孟虎;徐传杰 | 申请（专利权）人： | 山东师范大学 |
| 主分类号： | G06F40/279 | 分类号： | G06F40/279;G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 闫伟姣 |
| 地址： | 250014 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于卷积神经网络的句子分类方法及系统，包括对句子中的字母和字符进行编码后，根据字母和字符的上下文关系，分别得到字母向量和字符向量；根据句子结构，按顺序对字母向量和字符向量进行点乘得到混合向量；基于卷积神经网络对混合向量进行特征提取，基于提取的特征根据预设标签类型得到句子分类结果。使用word2vec提取字母向量和字符向量，使用卷积神经网络处理混合向量，进行特征提取，通过softmax层处理所提取的特征获得相应的句子标签；能够满足机器翻译、语音识别、字符识别等自然语言处理方面的需求，解决句子分类方法精度差、速度慢、实时性差的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 句子 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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