[发明专利]一种获取多层次上下文语义的文本分类方法有效
| 申请号： | 201911246473.9 | 申请日： | 2019-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN111026845B | 公开（公告）日： | 2021-09-21 |
| 发明（设计）人： | 姜庆鸿;张华平;商建云 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 张利萍 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种获取多层次上下文语义的文本分类方法，属于自然语言处理文本分类技术领域。使用稠密连接的双向循环神经网络Bi‑LSTM获取多层次的上下文语义，使用卷积神经网络CNN的max‑pooling层对抽取的多层次上下文语义进行语义特征提取，再将文本中每个词的词向量和该词的多层次上下文语义特征向量进行连接得到的结果输入到分类层，实现文本分类。所述方法最大程度的保留了上下文语义信息；每个中间层都能获取到一定层次的语义，且将当前层获得的语义传递到下一层，获取更深层次的语义；极大的降低了神经网络梯度消失的概率；既保留了卷积神经网络特征抽取能力强的优点，又省去了卷积层，从而降低了训练参数和时间复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 获取 多层次 上下文 语义 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
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