发明专利已授权

一种基于迁移学习和深度学习的多标签化工领域新闻分类方法

Name: 一种基于迁移学习和深度学习的多标签化工领域新闻分类方法
Brand: 淮阴工学院
SKU: 2023105142968
Availability: InStock

📄 申请号：CN202310514296.8 📄 发布日：2026/10/28

著录项目信息

申请日

2023-05-09

公开号

CN116541525A

公开日

2023-08-04

申请人

淮阴工学院

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 , G06N3_096 , G06F40_30 , G06F40_289 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习迁移学习文本分类

应用场景

化工行业资讯分类, 新闻内容管理, 行业舆情监测, 信息检索与推荐, 文本数据治理

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摘要

本发明公开了一种基于迁移学习和深度学习的多标签化工领域新闻分类方法，包括获取新闻数据；对新闻数据进行分段及添加标签，建立数据集序列M；将数据集序列M中每段文本转化为向量序列，获得每段文本的组合向量；选择预训练模型并利用组合向量进行训练，得到文本向量；利用迁移学习构建多标签化工新闻分类模型，以捕捉文本向量中局部的特征和全局的语义信息；对多标签化工新闻分类模型进行优化；对多标签化工新闻分类模型进行性能分析。本发明解决了现有技术中新闻分类方法存在无法实现多标签的分类任务或对于多标签分类任务表现不佳、需要大量文本数据来进行训练、需要较大的存储空间来存储词向量的问题。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN116541525A

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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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当前第 / 件

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