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[00053221]一种混合长短期记忆网络和卷积神经网络的文本分类方法

交易价格: 面议

所属行业: 分析仪器

类型: 发明专利

技术成熟度: 正在研发

专利所属地:中国

专利号:CN201710257132.6

交易方式: 完全转让 许可转让 技术入股

联系人: 华南理工大学

所在地: 广东广州市

服务承诺
产权明晰
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
如实描述

技术详细介绍

摘要:本发明公开了一种混合长短期记忆网络和卷积神经网络的文本分类方法,通过充分结合双向长短期记忆网络在学习文本的上下文信息方面的优势以及卷积神经网络在学习文本局部特征方面的优势,利用双向长短期记忆网络学习词的上下文信息后,再通过卷积神经网络进一步学习提取上下文信息的词向量的局部特征,接着再利用双向长短期记忆网络学习这些局部特征的上下文,形成固定维度的输出,最后通过一个多层感知器进行分类输出。可以进一步提高模型分类的准确率,并具有较好的通用性,在测试的多个语料库上都取得了很好的效果。

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