一种基于神经网络的文本分类方法
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摘要
本发明属于文本分类技术领域，具体涉及一种基于神经网络的文本分类方法。了解决传统文本分类方法不能同时有效的利用文本的语义信息和结构信息的问题，本发明可以提取文本的不同层次的语义信息和结构信息，包括单词级语义信息、单词级结构信息、短语级语义信息、短语级结构信息。为了得到文本的最终表示，本发明又提出两种融合方法来融合四种信息，分别是静态融合和基于注意力机制的动态融合。本发明基于神经网络，综合利用文本不同层次的语义信息和结构信息，提高了文本分类的准确率。
基本信息
专利标题 ：
一种基于神经网络的文本分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111078833A
申请号 ：
CN201911223541.X
公开（公告）日 ：
2020-04-28
申请日 ：
2019-12-03
授权号 ：
CN111078833B
授权日 ：
2022-05-20
发明人 ：
黄少滨吴汉瑜李熔盛申林山姜梦奇范贺添谷虹润
申请人 ：
哈尔滨工程大学
申请人地址 ：
黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN201911223541.X
主分类号 ：
G06F16/33
IPC分类号 ：
G06F16/33 G06F16/35 G06F40/30 G06F40/284 G06F40/289 G06N3/04
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
G06F16/33
••查询
法律状态
2022-05-20 ：
授权
2020-05-22 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/33
申请日 : 20191203
申请日 : 20191203
2020-04-28 ：
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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