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发明公开
基于卷积神经网络和词向量相结合的新闻分类方法无效

公开(公告)号：CN109977224A

公开(公告)日：2019-07-05

申请号：CN201910178534.6

申请日：2019-03-11

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 桂冠 , 许文华 , 马书豪 , 刘超 , 孙颖异 , 熊健 , 杨洁

IPC: G06F16/35 , G06F17/27 , G06K9/62

Abstract: 本发明公开一种基于卷积神经网络和词向量相结合的新闻分类方法，首先将训练文本利用skip‑gram模型训练成分布式词向量表示，然后再将文本矩阵输入卷积神经网络分类器进行训练，模型训练好后就可以得出待测新闻文本的类别。本发明中采用的卷积神经网络不需要提前单独提取文本特征，可以通过整个网络独立完成，本发明操作步骤简便且具有更高的准确率。

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