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公开(公告)号：CN111966826B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202010709070.X
申请日：2020-07-22
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F40/216 , G06F18/2415
Abstract: 本发明实施例提供了种构建文本分类系统的方法、系统、介质及电子设备，该文本分类系统包括分句模块、句子级特征提取模块、篇章级特征提取模块和分类模块，该方法包括：A1、获取包括多个文本的训练集，所述训练集中的文本带有标记的所属类别，且其中至少部分文本是超长文本；A2、用分句模块根据预定义的分句规则对训练集中的每个文本进行分句以得到多个句子；A3、用所述训练集对文本分类系统的句子级特征提取模块、篇章级特征提取模块和分类模块进行多轮训练至收敛，得到文本分类系统；本发明减少了提取特征时丢失语义信息和结构信息的可能，最后根据文本的篇章特征用于后续的分类预测，提高了文本分类的准确率，尤其适用于对超长文本的准确分类。
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公开(公告)号：CN111259658A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010080710.5
申请日：2020-02-05
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F40/279 , G06F40/216 , G06K9/62
Abstract: 本发明提出一种基于类别稠密向量表示的通用文本分类方法及系统，包括：获取包括以标记类别文本的训练数据，使用全连接网络处理该训练数据，得到各类别的类别稠密向量；将待分类文本输入至深度神经网络，得到该待分类文本中每个词的词稠密向量，并集合该词稠密向量得到该待分类文本的文本稠密向量；将该文本稠密向量和该类别稠密向量输入至匹配度测量模型，得到该待分类文本属于各类别的概率分布，将该待分类文本与该概率分布中概率最大的类别相匹配，作为该待分类文本的分类结果。本发明基于类别稠密向量表示，将文本分类问题转化为文本匹配问题，通过计算输入文本与每个类别之间的匹配程度，将文本分到匹配程度最大的类别之中。
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公开(公告)号：CN111966826A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010709070.X
申请日：2020-07-22
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F40/216 , G06K9/62
Abstract: 本发明实施例提供了种构建文本分类系统的方法、系统、介质及电子设备，该文本分类系统包括分句模块、句子级特征提取模块、篇章级特征提取模块和分类模块，该方法包括：A1、获取包括多个文本的训练集，所述训练集中的文本带有标记的所属类别，且其中至少部分文本是超长文本；A2、用分句模块根据预定义的分句规则对训练集中的每个文本进行分句以得到多个句子；A3、用所述训练集对文本分类系统的句子级特征提取模块、篇章级特征提取模块和分类模块进行多轮训练至收敛，得到文本分类系统；本发明减少了提取特征时丢失语义信息和结构信息的可能，最后根据文本的篇章特征用于后续的分类预测，提高了文本分类的准确率，尤其适用于对超长文本的准确分类。
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公开(公告)号：CN111259658B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202010080710.5
申请日：2020-02-05
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F40/279 , G06F40/216 , G06K9/62
Abstract: 本发明提出一种基于类别稠密向量表示的通用文本分类方法及系统，包括：获取包括以标记类别文本的训练数据，使用全连接网络处理该训练数据，得到各类别的类别稠密向量；将待分类文本输入至深度神经网络，得到该待分类文本中每个词的词稠密向量，并集合该词稠密向量得到该待分类文本的文本稠密向量；将该文本稠密向量和该类别稠密向量输入至匹配度测量模型，得到该待分类文本属于各类别的概率分布，将该待分类文本与该概率分布中概率最大的类别相匹配，作为该待分类文本的分类结果。本发明基于类别稠密向量表示，将文本分类问题转化为文本匹配问题，通过计算输入文本与每个类别之间的匹配程度，将文本分到匹配程度最大的类别之中。
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