[发明专利]一种基于词向量的层次多标签文本分类方法及系统在审
| 申请号： | 201910678772.3 | 申请日： | 2019-07-25 |
| 公开（公告）号： | CN110633365A | 公开（公告）日： | 2019-12-31 |
| 发明（设计）人： | 王德庆;赵正阳;刘文韬 | 申请（专利权）人： | 北京国信利斯特科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F17/27 |
| 代理公司： | 11381 北京汲智翼成知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 陈曦;陈丽 |
| 地址： | 100083 北京市海淀区学*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于词向量的层次多标签文本分类方法，包括如下步骤：获取词向量模型；将科研成果信息和领域标签信息分别输入到词向量模型得到词向量；其中，领域标签信息为层次多标签文本；按照领域标签的层次，通过词向量逐级计算科研成果与领域标签的相似度，确定科研成果所属的研究领域。该方法直接以科研成果的标题、关键词、摘要等信息作为匹配文本，利用词向量模型将其转换为词向量，在给定的标签体系下通过词向量计算科研成果与领域标签的相似度，使用某种搜索策略确定科研成果所属的多个研究领域，使科研成果信息在较大规模的标签体系下获得更高准确度的预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 词向量 科研成果 标签 标签文本 标签信息 相似度 准确度 匹配文本 搜索策略 预测结果 分类 研究 转换 | ||
【主权项】：
1.一种基于词向量的层次多标签文本分类方法，其特征在于包括如下步骤：/n获取词向量模型；/n将科研成果信息和领域标签信息分别输入到词向量模型得到词向量；其中，领域标签信息为层次多标签文本；/n按照领域标签的层次，通过词向量逐级计算科研成果与领域标签的相似度，确定科研成果所属的研究领域。/n
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