[发明专利]一种基于中文文本分类的情报快速整编方法在审
| 申请号： | 202110509298.9 | 申请日： | 2021-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN113177120A | 公开（公告）日： | 2021-07-27 |
| 发明（设计）人： | 赵翔;郭爱博;谭真;庞宁;陈盈果;马武彬;肖卫东 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/33;G06F40/289;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙大珂知识产权代理事务所(普通合伙) 43236 | 代理人： | 伍志祥 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于中文文本分类的情报快速整编方法，包括将每个字符和输入词转换为向量，对于具有多重感觉的字符和单词，通过共同学习词语和感觉来获得多重感觉嵌入；利用三个LSTM单元来融合多种字符意义、多种单词意义以及字符级和单词级特征，获得双向隐藏向量序列，并馈送到多维度注意力模块以产生多维度特征向量，将最终表示传输到完全连接层中以计算每种类型的置信度得分；以信息增益为目标函数，迭代优化模型中的参数直至收敛；生成用户情报产品。在三个中文文本分类基准数据集上，本发明取得了超越基线的优异分类准确率，有效解决了中文分词的歧义性带来的负面影响，运行简单高效，模型复杂性远低于BERT类模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 中文 文本 分类 情报 快速 整编 方法 | ||
【主权项】：
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