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申请/专利权人：厦门市美亚柏科信息安全研究所有限公司
摘要：本发明提出了一种基于双塔卷积模型的中文短文本分类方法及其系统，包括：获取文本以及文本对应的标签体系，标签包括一级标签和二级标签；对获取的不同级标签分别进行特征提取，获得不同级标签对应的特征信息；基于不同级标签间的关联情况进行特征融合，利用上下级标签的特征相关性，结合一级和二级标签的预测评分，使用上级标签分类结果对下级标签的预测进行信息补充，通过一级标签的预测评分对二级标签的预测进行引导，调整二级标签的预测评分；根据上述步骤获得的标签预测概率，使用联合损失函数对模型参数进行训练优化。本方法能够有效解决短文本类型数据不均衡导致的精度低问题，能明显提升分类效果，显著解决现有技术中存在的不足。
主权项：1.一种基于双塔卷积模型的中文短文本分类方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：响应于获取文本以及文本对应的标签体系，所述标签包括一级标签和二级标签；对获取的不同级标签分别进行特征提取，获得不同级标签对应的特征信息，每个特征提取模块包括嵌入模块、卷积层、池化层和全连接层；基于不同级标签间的关联情况进行特征融合，利用上下级标签的特征相关性，结合一级和二级标签的预测评分，使用上级标签分类结果对下级标签的预测进行信息补充，通过一级标签的预测评分对二级标签的预测进行引导，调整二级标签的预测评分；以及根据上述步骤获得的标签预测概率，使用联合损失函数对模型参数进行训练优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门市美亚柏科信息安全研究所有限公司 一种基于双塔卷积模型的中文短文本分类方法及其系统
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