发明专利已授权

一种基于双向循环注意力神经网络的文本分类方法

📄 申请号：CN201811251261.5 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2018-10-25

公开号

CN109472024A

公开日

2019-03-15

申请人

安徽工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F17_27

IPC 分类号

G06F17_27 , G06F16_35 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法自然语言处理神经网络模型

应用场景

文本分类, 情感分析, 舆情监测, 智能客服, 信息检索

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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。

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

20221011

✅ 授权

20190409

?? 实质审查的生效：

20190315

📄 公开

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