[发明专利]一种基于Transformer的中文新闻分类方法在审
| 申请号： | 202010375567.2 | 申请日： | 2020-05-07 |
| 公开（公告）号： | CN111666373A | 公开（公告）日： | 2020-09-15 |
| 发明（设计）人： | 范梦真;杨芳洲;刘金;罗轶凤;钱卫宁;周傲英 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学;上海瞰点科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/35;G06F40/211;G06F40/295;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海蓝迪专利商标事务所(普通合伙) 31215 | 代理人： | 徐筱梅;张翔 |
| 地址： | 200241 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Transformer的中文新闻分类方法，其特点是采用可并行的Transformer‑Encoder来对文本序列进行编码，采用“词‑句‑文章”多层的网络来提取新闻的文本信息，利用attention机制来降维得到文章级别的向量，并且结合NER命名实体识别技术引入实体信息来丰富特征，最后融合两部分特征输入分类器，训练得到分类模型，提高分类模型训练的效率和预测的精度。本发明在某领域的文本分类任务上，相比于现有的分类模型，可并行化的序列编码方式降低了模型训练的时间开销，attention机制和加入实体信息提高了模型对重要信息的识别能力，同时，识别了新闻中的实体信息，减少了机器阅读文字的歧义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 transformer 中文 新闻 分类 方法 | ||
【主权项】：
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