发明专利已授权

一种基于语义的深度多实例弱监督文本分类方法

📄 申请号：CN202211301646.4 📄 发布日：2025/12/08

著录项目信息

申请日

2022-10-24

公开号

CN115563284B

公开日

2023-06-23

申请人

重庆理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_35

IPC 分类号

G06F16_35 , G06F16_9536 , G06F40_284 , G06F40_30 , G06N3_045 , G06N3_0895 ,

技术画像

所属领域

自然语言处理自然语言处理深度学习多实例学习

应用场景

舆情监测, 智能问答, 信息检索, 内容审核, 文档管理

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摘要

本发明提出了一种基于语义的深度多实例弱监督文本分类方法，包括以下步骤：S1，将同一社交内容下的多条评论文本组织成文本包，给文本包分发标签，由此可得到话题相关包；S2，从话题相关包中抽取代表话题的关键词，通过关键词构建话题相关向量；S3，将话题相关向量和词向量作为向量对输入双分支神经网络中，通过双分支神经网络对文本实例进行预测，得到文本实例的类别和包的类别。本发明能够在社交媒体文本数据变化快，标注难，标注数据严重匮乏的前提下，对文本信息进行有效分类。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于离散时间量子游走的多域网络社区发现方法

当前第 / 件

基于一阶元学习和多监督者关联网络的冷启动推荐方法

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