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申请/专利权人：广西大学;南宁学院
摘要：基于TextRank与注意力机制的长文本分类方法，包括以下步骤；将长文本序列输入TextRank层计算出长文本的关键句序列与关键词序列，选出关键句序列中权重最高的句子作为该文本的关键句，对长文本序列进行数据预处理操作；将经过TextRank层处理后的文本序列输入WordEmbedding层生成词向量表示；将长文本向量输入BiGRU层中，BiGRU将结合文本的上下文提取其特征信息；结合文本的关键句对文本向量进行注意力计算，得出文本向量里对应关键句的注意力分数，根据注意力分数更新文本特征向量；将更新后的文本特征向量输入到Linear与Softmax层得出分类结果。本发明能够对于较长的文本会根据文中词语的重要程度裁剪文本，提高了每段文本的质量。
主权项：1.基于TextRank与注意力机制的长文本分类方法，其特征在于，包括以下步骤；Step1:将长文本序列输入TextRank层，TextRank模型将计算出权重在[0-1]范围内的长文本关键句序列与关键词序列，句子和词语的权重越接近1则重要系数越大，而后选出关键句序列中权重最接近1的句子作为该文本的关键句，对长文本序列进行数据预处理操作，按照设置好的样本统一长度裁剪或填充每条文本，对于较长的文本将其权重较低的关键词裁剪掉，对于较短的文本在其尾部填充上权重较高的关键词；Step2:将经过TextRank层处理后的文本序列输入WordEmbedding层生成词向量表示；Step3:将长文本向量输入BiGRU层中，BiGRU将结合文本的上下文提取其特征信息；Step4:结合文本的关键句对文本向量进行注意力计算，得出文本向量里对应关键句的注意力分数，根据注意力分数更新文本特征向量；Step5:将更新后的文本特征向量输入到Linear与Softmax层得出分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西大学 南宁学院 基于TextRank与注意力机制的长文本分类方法
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