一种基于词义消歧卷积神经网络的文本分类方法

摘要

一种基于词义消歧卷积神经网络的文本分类方法，包括以下步骤：配置已确定词义的歧义词库；获取相关文件，从文件中提取文本内容，并对文本中各语句进行分词处理；确定语句中各个词语的词性；确定消歧目标词；确定目标词的词义并进行消歧处理；对消歧后文本中所包含的原始语句进行分词处理和去除停用词处理，得到与原始语句相对应的目标语句；确定目标语句中词语的关键度；确定目标语句的关键度；根据语句的关键度对语句进行排序，得到目标文本；利用经过训练的基于卷积神经网络的文本分类模型对目标文本进行分类。本发明能够基于词义消歧卷积神经网络进行文本分类，优化了文本分类方法，提高了文本分类效率和文本分类的准确性，省时省力。