[发明专利]一种基于深度学习复合模型的长文本分类方法在审
| 申请号： | 202110971097.0 | 申请日： | 2021-08-23 |
| 公开（公告）号： | CN113672734A | 公开（公告）日： | 2021-11-19 |
| 发明（设计）人： | 倪显虎 | 申请（专利权）人： | 倪显虎 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广东有知猫知识产权代理有限公司 44681 | 代理人： | 金福坤 |
| 地址： | 230601 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习复合模型的长文本分类方法，该方法包括：根据长文本的分段格式提取长文本的标题内容与正文内容；分别对标题内容及正文内容进行预处理，所述预处理包括分词、词性标注与去停用词；将预处理后的标题内容输入至经过训练的短文本分类模型，得到用于表征标题内容的类别的标签A；将预处理后的正文内容输入至经过训练的长文本分类模型；本发明通过对长文本的标题内容及正文内容分别进行提取与分类，以输出用于表征标题内容类别的标签A与若干个用于表征正文内容各段落的类别的标签B，并通过将标签B与标签A进行对比，再根据关联程度对标签B进行分级排序，能够有效的对长文本内容进行分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 复合 模型 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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