[发明专利]一种基于联合学习的文本情报分类方法、装置及计算机设备在审
| 申请号： | 201810552043.9 | 申请日： | 2018-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN108763542A | 公开（公告）日： | 2018-11-06 |
| 发明（设计）人： | 张镇;伊文超;史云飞;梁波;赵国强 | 申请（专利权）人： | 中国华戎科技集团有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 | 代理人： | 吴东勤 |
| 地址： | 100000 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于联合学习的文本情报分类方法、装置及计算机设备，该方法包括：S1：将第一文本情报输入双向长短期记忆循环神经网络Bi‑LSTM进行处理；S2：将经过所述双向长短期记忆循环神经网络Bi‑LSTM处理后的输出，分别作为长短期记忆网络LSTM和协同卷积神经网络CNN的输入，共同进行混合神经网络训练，得到文本情报的分类网络；S3：将第二文本情报输入双向长短期记忆循环神经网络Bi‑LSTM进行处理，将处理的结果输入到所述分类网络，得到所述第二文本情报的情报实体间关系的分类。解决了现有的文本情报由于种类多、数据量大，存在分类/梳理困难的问题。能够自动识别文本情报中的“人员”“地点”“时间”等情报实体，显著降低办案人员时间成本。 | ||
| 搜索关键词： | 情报 文本 循环神经网络 分类 计算机设备 分类网络 混合神经网络 卷积神经网络 实体间关系 记忆网络 时间成本 自动识别 数据量 协同 联合 梳理 输出 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于联合学习的文本情报分类方法，其特征在于，包括：S1：将第一文本情报输入双向长短期记忆循环神经网络Bi‑LSTM进行处理；所述第一文本情报为训练分类网络所用的文本情报；S2：将经过所述双向长短期记忆循环神经网络Bi‑LSTM处理后的输出，分别作为长短期记忆网络LSTM和协同卷积神经网络CNN的输入，共同进行混合神经网络训练，得到文本情报的分类网络；S3：将第二文本情报输入双向长短期记忆循环神经网络Bi‑LSTM进行处理，将处理的结果输入到所述分类网络，得到所述第二文本情报的情报实体间关系的分类；所述第二文本情报为待分类的文本情报。
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