一种基于文本循环神经网络的政务文本分类方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于文本循环神经网络的政务文本分类方法及系统，获取政务文本数据及其对应的类别标签；构建文本循环神经网络分类模型，文本循环神经网络分类模型包括用于将政务文本数据映射为向量的嵌入层、双层长短期记忆网络层和全连接层；根据政务文本数据和类别标签训练文本循环神经网络分类模型；其中，在双层长短期记忆网络层中，双向长短期记忆网络的输出嵌入向量和输入嵌入向量进行拼接，将得到的拼接向量输入到单向长短期记忆网络中，由全连接层对单向长短期记忆网络的输出向量的长度进行收缩，以与类别标签数量对应；根据训练后的文本循环神经网络分类模型得到待分类政务文本数据的分类结果。具备较高的分类准确率和处理效率。