发明专利已授权

一种基于BERT和独立循环神经网络的问句分类方法

📄 申请号：CN202011300093.1 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-11-19

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_23

IPC 分类号

技术画像

所属领域

神经网络自然语言处理机器学习文本分类神经网络

应用场景

智能问答, 语音助手, 信息检索, 对话系统, 语义理解

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摘要

本发明属于自然语言处理领域，具体涉及一种基于BERT和独立循环神经网络(IndRNN)的问句分类方法，包括：实时获取待分类的问句数据，将待分类的问句数据输入到训练好的问句分类模型中，得到分类后的数据；问句分类模型包括BERT模型和基于注意力机制的IndRNN模型；本发明利用BERT模型，得到的向量序列能捕捉更多的内在信息，相对RNN更加高效、能捕捉更长距离的依赖，提高预测精度。

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

基于贝塞尔曲线更新的节点行为监测时长自适应调整方法

当前第 / 件

一种基于片内片外内存的高性能散列表实现方法

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议价

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