发明专利已授权

基于双通道语义增强和卷积神经网络的文本分类方法

📄 申请号：CN202411663418.0 📄 发布日：2026/07/20

著录项目信息

申请日

2024-11-20

公开号

CN119513318B

公开日

2025-07-01

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_353

IPC 分类号

G06F16_353 , G06F40_284 , G06F40_30 , G06F18_213 , G06F18_2415 , G06F18_25 , G06N3_045 , G06N3_0464 , G06N3_082 ,

技术画像

所属领域

自然语言处理自然语言处理文本分类卷积神经网络

应用场景

文本挖掘, 舆情分析, 智能客服, 垃圾邮件过滤, 信息检索

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摘要

本发明提出了一种基于双通道语义增强和卷积神经网络的文本分类方法，包括以下步骤：S1，先对文本进行预处理和词向量嵌入，得到文本矩阵X；S2，将生成的文本矩阵X分别采用Conv1D、AtrousConv1D进行双通道卷积特征提取，得到原始语义信息C和全局文本信息A；S3，对生成的原始语义信息C和全局文本信息A采用加权平均注意力生成注意力得分Cscore和Ascore，同时对文本矩阵X进行语义增强得到yk，最后将高维的卷积特征图拼接，然后将拼接后的特征图通过Linear全连接层和Sofrmax层映射为标签的概率分布。本发明能够适用于中文和英文文本分类任务，且在长文本和短文本种都具有良好的分类性能和泛化能力。

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

20250701

✅ 授权

20250314

?? 实质审查的生效：

20250225

📄 公开

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