技术总结
本发明涉及信息处理领域，特别涉及一种基于自动信息筛选学习的企业二级行业分类方法；结合循环神经网络和门限控制的方法构造行业分类神经网络模型，根据企业的经营范围信息和企业名称信息，实现现对企业的二级行业的自动分类判断。本发明利用深度学习技术，使用GRU循环神经网络，自动对文本数据进行特征提取，通过加入门限控制的神经网络，实现了基于公司名对经营范围的自动信息筛选过滤，在很难区分的不同的二级行业分类之间，自动筛选出关键的信息，实现了高效精准的二级行业类别的预测。弥补了单独使用一个循环神经网络的不足，同时也发挥了神经网络的特征自动提取，无需人工干预的优势。
技术研发人员：蒋欣辰;刘世林
受保护的技术使用者：成都数联铭品科技有限公司
文档号码：201611270551
技术研发日：2016.12.31
技术公布日：2017.05.17