一种基于融合特征的海事海商长文本分类方法、装置及介质

摘要

本发明提供了一种基于融合特征的海事海商长文本分类方法、装置及介质，所述方法包括：首先对预处理的长文本进行分割，将划分好的小段文本分别送入BERT预训练模型，获取包含局部文本的词向量和句向量。其次，将词向量送入卷积神经网络生成局部文本的特征向量，融合局部文本的特征向量和BERT句向量作为局部文本的最终句向量。然后，将长文划分后的n组文本融合的句向量输入到双向长短期记忆网提取文本的全局信息。最后，通过引入注意力机制关注重点，采用softmax得到长文本最终概率表达，提高模型分类效率和准确度。