一种基于神经网络的信息分类方法和系统
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摘要
本发明公开了一种基于神经网络的信息分类方法和系统。该方法包括：构建信息分类模型，而且，在构建信息分类模型时，选择多个隐层向量参与词向量编码和句向量编码，所述隐层向量是所述信息分类模型的模型参数；获取当前反馈文本信息，获取所述当前反馈文本信息对应的当前词向量，将所述当前词向量输入所述信息分类模型，获取所述当前反馈文本信息的类型。该方法可以有效地防止模型过拟合，准确地获取反馈信息的类型，提高反馈信息的分类精确度和分类效率。
基本信息
专利标题 ：
一种基于神经网络的信息分类方法和系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110737773A
申请号 ：
CN201910986273.0
公开（公告）日 ：
2020-01-31
申请日 ：
2019-10-17
授权号 ：
CN110737773B
授权日 ：
2022-06-10
发明人 ：
刘馨靖
申请人 ：
中国联合网络通信集团有限公司
申请人地址 ：
北京市西城区金融大街21号
代理机构 ：
北京天昊联合知识产权代理有限公司
代理人 ：
彭瑞欣
优先权 ：
CN201910986273.0
主分类号 ：
G06F16/35
IPC分类号 ：
G06F16/35 G06N3/04 G06N3/08
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/35
••聚类；分类
法律状态
2022-06-10 ：
授权
2020-02-25 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/35
申请日 : 20191017
申请日 : 20191017
2020-01-31 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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