一种基于前缀树特征与卷积神经网络的领域识别方法

摘要

本发明涉及自然语言处理领域，公开了一种基于前缀树特征与卷积神经网络的领域识别方法，用以解决目前模型获取特征准确率不高，以及技术领域识别准确率不高的问题。本发明从用户请求、训练数据、测试数据中获取每一个分类中的明显领域特征的名词并以类为名字存为特征文本，以特征文本生成前缀树，输入请求文本后计算的出各领域权重矩阵作为前缀树特征，将前缀树获取特征与卷积特征图结合，输入卷积神经网络进行进一步计算，弥补了卷积神经网络可能遗漏特征或者关注到错误特征的情况，使模型对输入特征的判断更准确，提高模型预测的精确度。本发明适用于领域识别。