[发明专利]一种基于文本纠错与神经网络的中文问句分类方法有效
| 申请号： | 201910801515.4 | 申请日： | 2019-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN110516070B | 公开（公告）日： | 2022-09-30 |
| 发明（设计）人： | 杨一何;刘晋 | 申请（专利权）人： | 上海海事大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/284;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海互顺专利代理事务所(普通合伙) 31332 | 代理人： | 成秋丽 |
| 地址： | 201306 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于文本纠错与神经网络的中文问句分类方法，所述方法包括：获取中文问句文本数据；对文本数据进行纠错，获得纠错后文本数据；对纠错后文本数据进行预处理，获得中文问句矩阵向量；将中文问句矩阵向量输入至双向门控循环单元层，获得中间语义矩阵向量；根据与中间语义矩阵向量对应的注意力权值，获得注意力矩阵向量；将注意力矩阵向量输入至卷积神经网络层，获得全局特征矩阵向量；将全局特征矩阵向量输入至全连接层，获得各个类别的概率分布；基于所述概率分布，获得中文问句分类结果。应用本发明实施例，首先将输入问句进行纠错，然后再结合双向门控循环单元网络模型、注意力机制及卷积神经网络模型，从而使分类更加准确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 文本 纠错 神经网络 中文 问句 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于文本纠错与神经网络的中文问句分类方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取中文问句文本数据；/n对所述文本数据进行纠错，获得纠错后文本数据；/n对所述纠错后文本数据进行预处理，获得中文问句矩阵向量；/n将所述中文问句矩阵向量输入至双向门控循环单元层，获得中间语义矩阵向量；/n根据与所述中间语义矩阵向量对应的注意力权值，获得注意力矩阵向量；/n将所述注意力矩阵向量输入至卷积神经网络层，获得全局特征矩阵向量；/n将所述全局特征矩阵向量输入至全连接层，获得各个类别的概率分布；/n基于所述概率分布，获得中文问句分类结果。/n
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