龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：山东能源数智云科技有限公司
摘要：本发明实施例提供一种基于深度学习的电子档案智能归类方法及装置，涉及数据处理技术领域，包括获取待归类文档；将待归类文档转换为词汇表，基于词汇表，构建待归类文档的向量化表示；将向量化表示输入至预设的特征提取模型中，输出向量化表示对应的关键特征；通过分类器模型对关键特征识别，输出分类结果，以对待归类文档进行归类。其中，分类器模型基于极限学习机分类算法作为分类器算法，极限学习机采用量子态演化理论更新连接权重；特征提取模型基于鲸鱼优化算法优化特征权重，训练样本集使用生成对抗网络通过量子逻辑门操作构建，本发明能够处理语义丰富、格式多样的文档，提高归类精度。
主权项：1.一种基于深度学习的电子档案智能归类方法，其特征在于，所述方法包括：获取待归类文档；将所述待归类文档转换为词汇表，基于所述词汇表，构建所述待归类文档的向量化表示；将所述向量化表示输入至预设的特征提取模型中，输出所述向量化表示对应的关键特征；其中，训练所述特征提取模型的训练样本集使用生成对抗网络通过量子逻辑门操作构建；且，所述特征提取模型基于鲸鱼优化算法优化所述训练样本集对应的特征权重，以及，基于优化的特征权重对所述特征提取模型的模型参数进行更新；将所述关键特征输入至预先构建的分类器模型中，输出所述关键特征对应的分类结果；其中，所述分类器模型基于极限学习机分类算法作为分类器算法，所述极限学习机采用量子态演化理论更新连接权重；基于所述分类结果，对所述待归类文档进行归类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东能源数智云科技有限公司 基于深度学习的电子档案智能归类方法及装置
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