一种基于多角度胶囊网络的文本分类方法

摘要

本发明公开了一种基于多角度胶囊网络的文本分类方法，首先利用中文的特性，将中文文本分为中文和拼音两种不同的输入方式，并且分别训练字符级别的词向量，利用注意力模型赋予两种词向量不同的权重，形成文本特征向量对文本的语义扩展，然后用卷积神经网络提取三个定长的文本语义向量特征，之后通过胶囊网络提取卷积神经网络的特征表示，不仅提取文本的局部特征，还能联系各局部特征的相对空间位置和语境信息。使文本的语义信息更加的丰富，语义特征向量化的表示得到进一步增强。