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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明提供了一种基于融合特征的海事海商长文本分类方法、装置及介质，所述方法包括：首先对预处理的长文本进行分割，将划分好的小段文本分别送入BERT预训练模型，获取包含局部文本的词向量和句向量。其次，将词向量送入卷积神经网络生成局部文本的特征向量，融合局部文本的特征向量和BERT句向量作为局部文本的最终句向量。然后，将长文划分后的n组文本融合的句向量输入到双向长短期记忆网提取文本的全局信息。最后，通过引入注意力机制关注重点，采用softmax得到长文本最终概率表达，提高模型分类效率和准确度。
主权项：1.一种基于融合特征的海事海商长文本分类方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待分类的海事海商长文本；对待分类的海事海商长文本进行分割，获得划分好的小段文本；将划分好的小段文本分别送入BERT预训练模型，获取局部文本的词向量和BERT句向量；将词向量送入卷积神经网络，生成局部文本的特征向量，融合局部文本的特征向量和BERT句向量作为局部文本的最终句向量；将各局部文本的最终句向量输入到双向长短期记忆网络，提取文本的全局信息；通过引入注意力机制关注重点，采用softmax函数得到长文本最终概率表达，即海事海商长文本的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 一种基于融合特征的海事海商长文本分类方法、装置及介质
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