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公开(公告)号：CN115687627A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211577299.8
申请日：2022-12-09
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/284 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/044 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的两步式轻量级文本分类方法，涉及文本分类技术领域，适用于部署在边缘设置中，利用一种堆叠式的轻量级循环神经网络，该网络是一种特殊的循环神经网络，可以全面地学习到输入的文本数据之间的关系；在保证模型准确率的同时，也保证了模型的轻量性；一方面利用轻量级的循环神经网络来探索文本数据的关系，避免了梯度消失和梯度爆炸问题的发生；同时也利用自注意力机制和通道注意力机制，结合轻量级循环神经网络来进一步探索文本数据之间的关系，一定程度上克服了模型模糊边界的问题，因此本文本分类方法具有更高的分类效率和更高的分类准确率。
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