[发明专利]融合自注意力机制和深度学习的文本分类方法及系统在审
| 申请号： | 202110467831.X | 申请日： | 2021-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN112926322A | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 徐树维;高旭洋;李兆可;司高飞 | 申请（专利权）人： | 河南大学 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06F40/211;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 周艳巧 |
| 地址： | 475004 河南省开封市金明区*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明属于文本分类技术领域，特别涉及一种融合自注意力机制和深度学习的文本分类方法及系统，获取待分类文本数据集并进行预处理；利用已训练的深度学习模型对预处理后的待分类文本数据集进行分类处理，其中，深度学习模型包含：依次连接用于提取待分类文本数据集中句子级词向量表示的ERNIE预训练模块、用于依据句子级词向量表示来提取每个词上下文信息的BiLSTM模块、用于依据句子级词向量表示和每个词上下文信息来深层次提取每个词上下文信息的DPCNN模块、用于依据句子级侧向量表示和每个词上下文信息来提取文本深度信息分配权重的注意力机制模块及用于依据文本深度信息分配权重进行分类输出的Softmax模块，通过注意力机制和各模型结合来提升文本分类识别效果。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 注意力 机制 深度 学习 文本 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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