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申请/专利权人：数字丝路新疆产业投资集团有限公司
摘要：本发明涉及一种文本处理技术领域，是一种多尺度特征融合的新闻主题分类模型构建方法、新闻主题分类方法及相关装置，前者包括将训练样本集输入多尺度特征融合网络模型进行训练，输出新闻主题分类模型，利用验证样本集和测试样本集对新闻主题分类模型进行再次处理，得到最优的新闻主题分类模型。本发明基于多尺度特征融合模块将局部语义特征矩阵和时序语义特矩阵分别与动态词向量进行特征融合，基于融合后的特征矩阵进行模型训练，构建新闻主题分类模型，使得特征融合的特征融合矩阵包含了更细化的特征表达，提高新闻文本中全局特征与局部特征之间的联系，进而增强新闻主题分类模型分类的准确性，进而使得新闻文本分类更加准确。
主权项：1.一种多尺度特征融合的新闻主题分类模型构建方法，其特征在于，包括：获取历史数据样本集，并将其划分为训练样本集、验证样本集和测试样本集，其中历史数据样本集包括历史新闻文本中的原始词向量和对应的主题分类标签；将训练样本集输入多尺度特征融合网络模型进行训练，输出新闻主题分类模型，其中多尺度特征融合网络模型包括获取动态词向量的模块、获取多尺度特征融合矩阵的模块和对动态词向量和多尺度特征融合矩阵拼接后进行分类的分类器；利用验证样本集和测试样本集对新闻主题分类模型进行再次处理，得到最优的新闻主题分类模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 数字丝路新疆产业投资集团有限公司 多尺度特征融合的新闻主题分类模型构建方法、新闻主题分类方法及相关装置
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