[发明专利]基于卷积神经网络与多注意力机制的工单文本分类算法在审
| 申请号： | 201911147815.1 | 申请日： | 2019-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN111274386A | 公开（公告）日： | 2020-06-12 |
| 发明（设计）人： | 王晓峰;周艳;范华;尉耀稳;霍凯龙;陈杰;翁利国;施凌震;徐舒妍;姜川;陶燕增 | 申请（专利权）人： | 国网浙江杭州市萧山区供电有限公司;浙江中新电力工程建设有限公司自动化分公司;国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州华鼎知识产权代理事务所(普通合伙) 33217 | 代理人： | 欧阳俊 |
| 地址： | 311201 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供基于卷积神经网络与多注意力机制的工单文本分类算法，包括训练集获取步骤，文本分词步骤，词向量训练步骤，句子拆分步骤，转换词向量步骤，句子级卷积神经网络步骤；句子级注意力机制步骤；句子级全连接步骤，文档处理步骤，类步骤，包括将步骤S9中获取的文档特征向量进行线性变换，然后用softmax函数产生在类集合C上各个分类的概率。将模型设计成两部分，即句子层级和文档层级。先在句子层级提取句子特征，然后在文档层级提取文档特征用于分类。这样的模型结构既能保证文本全部被输入模型，又能避免模型过于庞大而造成的计算上的浪费。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 注意力 机制 文本 分类 算法 | ||
【主权项】：
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