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公开(公告)号：CN113987170A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111205909.7
申请日：2021-10-15
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 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。
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