基于多标签分类和知识库匹配结合的课件知识点分类方法
公开
摘要
本申请涉及神经网络及知识点分类技术领域，具体来说，本申请涉及基于多标签分类和知识库匹配结合的课件知识点分类方法。所述方法包括：获取课件并对其进行预处理，得到目标文本；根据所述目标文本的坐标轴对文本排序，得到分页的文本序列；将所有的文本序列拼成长文本；将所述长文本输入基于神经网络的多标签文本分类模型进行多标签分类，得到候选的知识点列表；对所述候选的知识点列表基于知识库匹配进行验证，得到目标知识点列表。本申请减少了对人工操作的依赖，降低了工作成本，实现了对知识点更加精准的分类与识别，进而提升了工作效率。
基本信息
专利标题 ：
基于多标签分类和知识库匹配结合的课件知识点分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114564578A
申请号 ：
CN202210087558.2
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-01-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
李智
申请人 ：
广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司
申请人地址 ：
广东省广州市黄埔区云埔四路6号
代理机构 ：
北京辰权知识产权代理有限公司
代理人 ：
付婧
优先权 ：
CN202210087558.2
主分类号 ：
G06F16/35
IPC分类号 ：
G06F16/35 G06F16/36 G06F16/33 G06F40/30 G06F40/242 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
2022-05-31 ：
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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