龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
申请/专利权人：河南工程学院
申请日：2024-03-27
公开（公告）日：2024-06-11
公开（公告）号：CN118170916A
主分类号：G06F16/35
分类号：G06F16/35;G06F40/211;G06F40/242;G06F40/253;G06F40/268;G06F40/284;G06F40/30
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.11#公开
摘要：本发明涉及文本分类技术领域，具体涉及基于深度学习的新闻文本分类方法，该方法包括：获取各篇新闻文本中各词的词向量及词性标签，获取新闻文本各句子中各词的结构优先指数及语义核心度，结合结构优先指数及语义核心度得到各句子中各词的分类依仗性权重，获取各句子中各词的依存核心指数及文本语境匹配指数，获取各篇新闻文本的核心词典，获取核心词典中各词的综合文本语境匹配指数，根据综合文本语境匹配指数得到各篇新闻文本的全文语法特征向量，结合深度学习文本分类模型完成新闻文本分类。本发明旨在提高新闻文本分类的准确率与可靠性，实现基于深度学习的新闻文本的精确分类。
主权项：1.基于深度学习的新闻文本分类方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取新闻文本数据集的各篇新闻文本中各词的词向量及词性标签；根据新闻文本各句子中的词性及各词在句子中的位置得到各句子中各词的结构优先指数；根据新闻文本各句子中各词的词向量与句子中所有词向量间的关系得到各句子中各词的语义核心度；结合各句子中各词的结构优先指数、语义核心度及与句子中各名词的位置关系得到各句子中各词的分类依仗性权重；根据各句子中任一词与其他词间的依存关系得到各句子中所述任一词的依存核心指数；结合各句子中各词的分类依仗性权重及依存核心指数得到各句子中各词的文本语境匹配指数；根据新闻文本中的词频信息获取新闻文本的核心词典；根据各句子中各词的文本语境匹配指数得到核心词典中各词的综合文本语境匹配指数；结合核心词典中各词的综合文本语境匹配指数及词向量得到各篇新闻文本的全文语法特征向量；结合各篇新闻文本的全文语法特征向量及文本分类模型完成新闻文本分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南工程学院 基于深度学习的新闻文本分类方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号