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摘 要:本发明公开了一种基于双向循环注意力神经网络的文本分类方法,属于学习、自然语言处理技术领域。本发明方法步骤为:步骤1、对数据进行预处理;步骤2、根据所述预处理后的数据,通过Word2vec方法完成对每个单词的词向量的生成与训练;步骤3、根据所述词向量,对该词向量进行文本语义特征抽取,并融合注意力机制和双向循环神经网络,计算出每个单词对于整体的权重,并将所述权重转换为模型的输出值Y(4);步骤4、根据特征向量Y(4),将所述特征向量Y(4)作为softmax分类器的输入,进行分类识别。该方法在文本特征学习模型中融合了注意力机制,可以有效地突出关键词的作用,使得模型的性能得到更大的提高,进一步提升文本分类的准确性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201811251261.5 | 专利名称: | 一种基于双向循环注意力神经网络的文本分类方法 |
申请日: | 2018-10-25 | 申请/专利权人 | 安徽工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 安徽省马鞍山市花山区湖东中路59号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F17/27搜分类 网络传输 注意力搜索 |
公开/公告日: | 2019-03-15 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN109472024A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
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) |
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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) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |