首页> 中国专利> 一种混合长短期记忆网络和卷积神经网络的文本分类方法

一种混合长短期记忆网络和卷积神经网络的文本分类方法

摘要

本发明公开了一种混合长短期记忆网络和卷积神经网络的文本分类方法,通过充分结合双向长短期记忆网络在学习文本的上下文信息方面的优势以及卷积神经网络在学习文本局部特征方面的优势,利用双向长短期记忆网络学习词的上下文信息后,再通过卷积神经网络进一步学习提取上下文信息的词向量的局部特征,接着再利用双向长短期记忆网络学习这些局部特征的上下文,形成固定维度的输出,最后通过一个多层感知器进行分类输出。可以进一步提高模型分类的准确率,并具有较好的通用性,在测试的多个语料库上都取得了很好的效果。

著录项

  • 公开/公告号CN107169035B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-10-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华南理工大学;

    申请/专利号CN201710257132.6

  • 发明设计人 苏锦钿;霍振朗;欧阳志凡;

    申请日2017-04-19

  • 分类号G06F16/35(20190101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构44245 广州市华学知识产权代理有限公司;

  • 代理人李斌

  • 地址 510640 广东省广州市天河区五山路381号

  • 入库时间 2022-08-23 10:41:50

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-10-18

    授权

    授权

  • 2017-10-17

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/30 申请日:20170419

    实质审查的生效

  • 2017-10-17

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F 17/30 申请日:20170419

    实质审查的生效

  • 2017-09-15

    公开

    公开

  • 2017-09-15

    公开

    公开

  • 2017-09-15

    公开

    公开

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