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| 专利/申请号： | CN201911054827.X | 专利名称： | 一种基于Wide＆Deep深度学习模型的文本预测方法 |
| 申请日： | 2019-10-31 | 申请/专利权人 | 杭州电子科技大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号： | G06F40/117 分类检索 |
| 公开/公告日： | 转让价格： | 【平台担保交易】 | |
| 公开/公告号： | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 | |
| 浏览量： | 15 | 所属领域： | 人工智能 自然语言处理 文本挖掘 预测分析专利转让搜索 |
应用场景：广告点击率预估;用户行为预测;个性化推荐系统;舆情监控;金融风险预警
摘 要：本发明公开了一种基于Wide&Deep深度学习模型的文本预测方法。本发明旨在解决深度学习模型中对人工特征的充分利用以及Wide&Deep模型预测时的计算消耗问题。本发明的实施方案是：首先对文本数据进行标注，其次构建Wide特征，然后对基于Wide&Deep的深度学习模型添加辅助训练任务，最后对文本内容进行预测。本发明提及的人工特征作为深度学习模型训练过程中的附加任务，为模型提供了更多的有效信息，提高了模型学习效率。并且，在文本内容预测时不需要计算Wide特征，从而提升了模型性能。不同宽度的卷积核卷积后，可以通过一次卷积block获得不同距离上的信息，这有助于提升模型性能。同时，减少调整不同卷积核的时间，通过模型学习能自动适应不同的卷积核宽度。
| 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） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 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 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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