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摘 要:本发明属于文本分类领域,提供了一种基于BERT的智慧政务文本多分类方法及系统。其中,基于BERT的智慧政务文本多分类方法包括获取政务文本并转换为特征向量,所述特征向量由词向量、分段向量和位置向量组成,同时标记文本中每句话的开头和结尾;将特征向量输入至训练完成的BERT模型中,输出政务文本的分类结果;其中,在训练BERT模型的过程中,采用双向Transformer编码中的Encoder特征抽取器提取特征向量中的文本特征。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010597346.X | 专利名称: | 基于BERT的智慧政务文本多分类方法及系统 |
申请日: | 2020-06-28 | 申请/专利权人 | 山东师范大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 山东省济南市历下区文化东路88号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F16/35搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2025-02-25 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111930937B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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日期 | 法律信息 | 备注 |