[发明专利]一种基于图深度学习的文本多标签分类方法和系统在审
| 申请号： | 202110352008.4 | 申请日： | 2021-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN113064995A | 公开（公告）日： | 2021-07-02 |
| 发明（设计）人： | 鲁继东;林越峰;苗仲辰;王晨宇;倪梦珺;江航 | 申请（专利权）人： | 上海金融期货信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/38;G06F40/30;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 施浩 |
| 地址： | 200122 上海市浦东新*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于图深度学习的文本多标签分类方法和系统，在金融领域少标注样本且标签间存在业务关联的前提下，依靠基于图深度学习的文本分类方法，自动化解决文本多标签分裂问题。其技术方案为：对原始采集数据进行预处理并进行文本向量化的处理，基于中文分词后转化为文本向量；对文本向量化结果，使用多标签注意力网络提取文本特征，最终得到文本特征提取结果；在文本特征提取的基础上，构建图语义交互层，得到融合图语义交互层的混合文本向量化的结果；在融入语义交互层的文本向量化表示基础上，采用特定损失函数训练模型进行训练，得到输入文本每个标签的输出概率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 文本 标签 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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