[发明专利]基于卷积神经网络的多标签文本分类方法在审
| 申请号： | 202111205909.7 | 申请日： | 2021-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN113987170A | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 徐建;丁钦峻 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/284;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 陈鹏 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的多标签文本分类方法，包括以下步骤：步骤1，文本文件预处理，训练词嵌入模型；步骤2，训练卷积神经网络模型；步骤3，训练阈值线性分类器；步骤4，预测未知样本关联标签集合。本发明提出的多标签文本分类方法，能够通过训练卷积神经网络模型，并与阈值分类器结合，预测未知样本的关联标签集合；该方法克服了过去卷积神经网络中的缺陷，并继承了其优点，提出新的网络结构，有效提高了多标签文本分类准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 标签 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
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