公开(公告)号：CN114860930B

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202210441429.9

申请日：2022-04-25

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 单禹辰 ,  张红梅 ,  蔡晓东

IPC: G06F16/353 ,  G06F40/30 ,  G06F40/284 ,  G06F40/242 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明提供一种文本分类方法、装置以及存储介质，属于文本分类领域，方法包括：S1：对多个原始文本数据进行划分得到训练集和测试集；S2：分别对训练集和测试集进行数据预处理得到多个单词训练矩阵以及多个单词测试矩阵；S3：分别对各个单词训练矩阵进行向量化处理得到词向量矩阵；S4：构建训练模型，根据多个词向量矩阵对训练模型进行训练得到待测试模型；S5：根据多个单词测试矩阵对待测试模型进行测试得到分类模型；S6：导入待分类文本数据，通过分类模型对待分类文本数据进行分类得到分类结果。本发明能够突出文本中的关键信息，同时增强文本上下文语义信息，更准确的表示文本语义，从而提高了文本分类的准确度。

公开(公告)号：CN114860930A

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202210441429.9

申请日：2022-04-25

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 单禹辰 ,  张红梅 ,  蔡晓东

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/30 ,  G06F40/289 ,  G06F40/242 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种文本分类方法、装置以及存储介质，属于文本分类领域，方法包括：S1：对多个原始文本数据进行划分得到训练集和测试集；S2：分别对训练集和测试集进行数据预处理得到多个单词训练矩阵以及多个单词测试矩阵；S3：分别对各个单词训练矩阵进行向量化处理得到词向量矩阵；S4：构建训练模型，根据多个词向量矩阵对训练模型进行训练得到待测试模型；S5：根据多个单词测试矩阵对待测试模型进行测试得到分类模型；S6：导入待分类文本数据，通过分类模型对待分类文本数据进行分类得到分类结果。本发明能够突出文本中的关键信息，同时增强文本上下文语义信息，更准确的表示文本语义，从而提高了文本分类的准确度。