[发明专利]基于自注意力机制和卷积神经网络的文本分类算法在审
| 申请号： | 202110582336.3 | 申请日： | 2021-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN113297380A | 公开（公告）日： | 2021-08-24 |
| 发明（设计）人： | 郑虹;秦硕;郑肇谦 | 申请（专利权）人： | 长春工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 130012 吉林省长春市长春高新技术*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于自注意力机制和卷积神经网络的新闻文本分类算法，本算法的目的是将新闻内容进行分类处理。该方法的步骤主要包括：摘要抽取，构建词向量，向量拼接与融合，进行多头自注意力计算，特征提取计算卷积和池化，特征提取后向量计算进行分类。文本分类算法往往只考虑短文本的特征提取，对于长文本的分类方法基本使用截断式，但截断式方法会大幅降低特征提取的准确性。基于以上考虑，本发明提出了在文本处理阶段对长本文新闻进行摘要抽取处理，这样既能保留源文本的特征信息，也能降低时间复杂度。经过自注意力和卷积网络后更能使分类任务准确。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 注意力 机制 卷积 神经网络 文本 分类 算法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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