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一种基于多模态特征融合的新闻分类方法

摘要

本发明属于文本分类领域,具体涉及一种基于多模态特征融合的新闻分类方法,包括:获取原始新闻样本数据;对原始新闻文本进行特征提取得到原始新闻文本向量,对每个原始新闻配图进行特征提取得到每个原始新闻配图的图片序列向量;将原始新闻文本向量和所有原始新闻配图的图片序列向量输入新闻分类模型进行训练;获取目标新闻样本数据,得到目标新闻文本向量和多个目标新闻配图的图片序列向量,将目标新闻文本向量和多个目标新闻配图的图片序列向量输入新闻分类模型得到目标新闻样本数据的分类结果,本发明通过对新闻文本和新闻中的配图进行特征提取从而对用户上传至社交平台的新闻进行分类,使分类的结果具有更高的准确性和可信度。

著录项

  • 公开/公告号CN115588122A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2023-01-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 重庆邮电大学;

    申请/专利号CN202211383002.4

  • 申请日2022-11-07

  • 分类号G06V10/764;G06V10/82;G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构重庆辉腾律师事务所;

  • 代理人王诗思

  • 地址 400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号

  • 入库时间 2023-06-19 18:16:14

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-01-10

    公开

    发明专利申请公布

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