[发明专利]一种基于预训练的结合新闻标题和新闻长文本内容的深度学习方法在审
| 申请号： | 202110645654.X | 申请日： | 2021-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN113220890A | 公开（公告）日： | 2021-08-06 |
| 发明（设计）人： | 王贵参;伍俊霖;王红梅;党源源;张丽杰;王桂娟 | 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;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 130000 吉林省长春*** | 国省代码： | 吉林;22 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于预训练的结合新闻标题和长文本内容的深度学习方法，该方法的目的是提高新闻文本的预测准确率。该方法的步骤主要包括：数据预处理，加载词汇表、模型参数及预训练模型，使用新闻标题训练基于预训练模型的新闻文本分类模型，使用新闻长文本内容训练基于预训练模型与分类算法结合的新闻文本分类模型，利用测试集对训练好的基于预训练的新闻文本分类模型进行验证。基于传统深度学习的文本分类方法对于中文新闻文本的预测效果不佳，针对这种情况，本发明在自行收集的数据集上提出了一种基于预训练的结合新闻标题和新闻长文本内容的深度学习方法，能够有效提高对中文新闻文本的预测准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 训练 结合 新闻标题 新闻 文本 内容 深度 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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