篇章级文本的层级多标签分类方法、系统、设备及介质

授权

摘要

本发明中提供了一种篇章级文本的层级多标签分类方法、系统、设备及介质，属于数据处理技术领域，具体包括：得到有监督文本数据集；得到标题特征项集和内容特征项集；对标题特征项集和内容特征项集中的每个特征项进行向量化；将向量化后的标题特征项集合训练长短时记忆神经网络，得到标题分类模型，以及，将向量化后的内容特征项集合训练分级注意力网络，得到内容分类模型；将标题特征项集输入标题分类模型，得到一级预测结果；根据层级标签体系，将内容特征项集根据一级预测结果输入与其对应的内容分类模型，得到二级预测结果。通过本发明的方案，实现了捕捉分类的层级信息，提高了分类的适应性和精度。

基本信息

专利标题：

篇章级文本的层级多标签分类方法、系统、设备及介质

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN114090779A

申请号：

CN202210024684.3

公开（公告）日：

2022-02-25

申请日：

2022-01-11

授权号：

CN114090779B

授权日：

2022-04-22

发明人：

李芳芳崔玉峰张健龙军陈先来

申请人：

中南大学

申请人地址：

湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号

代理机构：

长沙轩荣专利代理有限公司

代理人：

李崇章

优先权：

CN202210024684.3

主分类号：

G06F16/35

IPC分类号：

G06F16/35 G06F40/169 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

2022-04-22 ：

授权

2022-03-15 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 16/35
申请日 : 20220111

2022-02-25 ：

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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