基于双向长短期记忆网络的文本交叉组合分类方法

摘要

本发明公开了一种基于双向长短期记忆网络的文本交叉组合分类方法，属于自然语言处理领域。方法步骤如下：S1：构建用于对两个文本蕴含关系进行分类的深度神经网络模型，在该模型中先对对待比较蕴含关系的前提文本和假设文本进行分词，将词表征为实数值词向量；然后将实数值词向量分别输入双向长短期记忆循环网络中，分别输出表征文本特征的句向量；把两个句向量分别正向和反向连接得到两个组合向量，然后构建可以表征两文本差异的混合向量并输入分类器；S2：将带标签的语料库送入该模型进行训练。本发明使用双向长短期记忆循环网络提取文本上下文特征，借助交叉组合的方法来表征两文本间的差异，能够确定输入自然语言长文本与目标文本的关系。