[发明专利]一种基于改进胶囊网络的文本分类方法有效
| 申请号： | 202011126137.3 | 申请日： | 2020-10-20 |
| 公开（公告）号： | CN112231477B | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 季陈;叶慧雯;王子民;赵子涵;杨玉东;郭新年 | 申请（专利权）人： | 淮阴工学院 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/205;G06F40/284;G06F40/289;G06F40/30;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/08 |
| 代理公司： | 淮安市科文知识产权事务所 32223 | 代理人： | 李锋 |
| 地址： | 223005 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及自然语言处理技术领域，公开了一种基于改进胶囊网络的文本分类方法，包括文本数据预处理、文本建模将文本数据转换成向量数据，利用胶囊网络的局部语义特征提取模型利用双层胶囊层进行局部特征提取，并通过构建BiLSTM模型对文本向量进行上下文信息提取，最后通过softmax函数进行文本分类。与现有技术相比，本发明通过改进胶囊网络的BiLSTM‑CapsNet混合模型进行文本情感分析分类，在使用胶囊网络进行局部特征提取时，使用两层特征提取，有效的提高了短文本情感分析的准确率，提高了文本分类精度，该方法在细粒度和粗粒度情感分析实验中相较于其他方法都具有较明显的优势。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 胶囊 网络 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
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