基于Bi-LSTM-GCN的多标签文本分类方法和系统

实质审查的生效

摘要

本发明提供一种基于Bi‑LSTM‑GCN的多标签文本分类方法、系统、存储介质和电子设备，涉及文本分类领域。本发明实施例分别利用Bi‑LSTM提取文本特征，综合考虑了不同粒度的信息；利用GCN提取标签隐层关系，并结合注意力的思想，捕获句子中对分类效果提高更有效的重要词汇；融合含有全局特征的句级特征用于标签预测；最终获得更加全面的特征信息从而提高多标签分类效果。

基本信息

专利标题：

基于Bi-LSTM-GCN的多标签文本分类方法和系统

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN114357167A

申请号：

CN202111668305.6

公开（公告）日：

2022-04-15

申请日：

2021-12-30

授权号：

暂无

授权日：

暂无

发明人：

余本功宋宇婷杨善林张强周开乐张书文谢星雨罗贺丁帅

申请人：

合肥工业大学

申请人地址：

安徽省合肥市包河区屯溪路193号

代理机构：

北京久诚知识产权代理事务所(特殊普通合伙)

代理人：

余罡

优先权：

CN202111668305.6

主分类号：

G06F16/35

IPC分类号：

G06F16/35 G06K9/62 G06F40/211 G06F40/284 G06F40/30 G06N3/04 G06N3/08

IPC结构图谱

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 : 20211230

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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