一种基于深度学习的文本分类方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的文本分类方法,首先进行噪音清除,包含去除标点符号、特殊字符。构建字典、依据字典构建数据集;词嵌入和对抗训练;训练双向长短时记忆网络层;训练注意力机制层;计算输出结果。本发明方法将广泛应用于图像领域的对抗训练方法应用于自然语言处理领域,通过在深度神经网络中添加对抗扰动,使得模型训练过程中网络向loss增大的方向改变,利用loss对输入求导从而更新参数,从而降低模型对于对抗扰动的敏感性,有效地缓解模型过拟合,提高文本分类效果。
基本信息
专利标题 :
一种基于深度学习的文本分类方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114357166A
申请号 :
CN202111662807.8
公开(公告)日 :
2022-04-15
申请日 :
2021-12-31
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
张丽王月怡
申请人 :
北京工业大学
申请人地址 :
北京市朝阳区平乐园100号
代理机构 :
北京思海天达知识产权代理有限公司
代理人 :
沈波
优先权 :
CN202111662807.8
主分类号 :
G06F16/35
IPC分类号 :
G06F16/35 G06F16/33 G06F40/284 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
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
2022-05-03 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/35
申请日 : 20211231
申请日 : 20211231
2022-04-15 :
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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