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一种基于前缀树与循环神经网络的领域分类方法【异议或纠错】

档案编号: CQ-596-2144-5942
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G06F16/33;G06F16/35;G06F40/289;G06N3/08类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明公开了一种基于前缀树与循环神经网络的领域分类方法包括如下步骤1:收集所有需要领域分类的文本,构成训练数据集并按领域分类;步骤2:步骤1所得的训练数据集进行中文分词处理,对分词文本进行训练得到词向量模型;步骤3:利用步骤2所得的词向量模型对文本进行训练得到向量化文本数据后,将向量化文本数据输入循环神经网络模型,将输出激活后,输出模型分类结果;步骤4:得到分类结果后计算循环神经网络模型的损失,然后不断对模型进行优化使损失最小,最终得到效果最优的文本分类器以及步骤5-8,很好的解决了现有技术领域分类准确率不高,同时模型识别准确率低的问题。
附件下载:  (原始资料备查)

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