发明专利已授权

一种基于BERT和无池化卷积神经网络的文本分类方法

📄 申请号：CN202310003775.3 📄 发布日：2026/08/27

著录项目信息

申请日

2023-01-03

公开号

CN116340506B

公开日

2026-05-15

申请人

重庆邮电大学

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 , G06F40_30 , G06N3_08 , G06F40_242 , G06F40_289 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

自然语言处理自然语言处理人工智能算法深度学习

应用场景

智能客服, 舆情分析, 信息检索, 文本挖掘, 语义理解

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摘要

本发明请求保护一种基于BERT和无池化卷积神经网络的文本分类方法，步骤包括：对原始中文新闻文本进行分词、转换文本序列等预处理；将新闻文本输入BERT模型中得到词嵌入向量输出，基于BERT模型的多头注意力机制可以更充分地保留全局语义信息；将词嵌入向量输入卷积神经网络并对卷积神经网络进行优化，在卷积层使用三个不同大小的卷积核提取更加丰富的局部语义信息，以及取消池化层避免池化操作造成的部分语义信息丢失问题；将训练得到的参数作为网络模型的初始参数；最后将无池化卷积神经网络的输出输入全连接层实现分类。本发明具有良好的收敛性和稳定性，同时能够提高文本分类准确率。

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

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