一种文本分类方法

文档序号:36315708发布日期:2023-12-08 02:05阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种文本分类方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的一种文本分类方法,其特征在于,所述将文本中的词转化为词向量,包括:

3.根据权利要求2所述的一种文本分类方法,其特征在于,所述编码器包括多个堆叠的transformer编码器模块,所述transformer编码器模块包括:

4.根据权利要求1所述的一种文本分类方法,其特征在于,所述将文本的词向量转化为文本图,包括:

5.根据权利要求1所述的一种文本分类方法,其特征在于,所述利用图神经网络输出文本图所对应的标签向量;包括:

6.根据权利要求1所述的一种文本分类方法,其特征在于,所述将文本的词向量输入到多头自注意力神经网络中进行特征提取,输出自注意力特征向量;包括:

7.根据权利要求1所述的一种文本分类方法,其特征在于,所述自注意力特征向量和标签向量整合后的结果为:

8.根据权利要求1所述的一种文本分类方法,其特征在于,所述分类后的预测标签为:

9.根据权利要求1所述的一种文本分类方法,其特征在于,还包括:

10.根据权利要求1所述的一种文本分类方法,其特征在于,还包括:将文本中的词转化为词向量之前,对文本进行预处理,包括:


技术总结
本发明提供了一种文本分类方法,属于文本分类技术领域,包括:将文本中的词转化为词向量;将文本的词向量转化为文本图后,将文本图输入到图神经网络层中,利用图神经网络输出标签向量;将文本的词向量输入到多头自注意力神经网络中进行特征提取,输出自注意力特征向量;将自注意力特征向量和标签向量点乘后的结果,输入预测层中进行分类得到分类后的预测标签,实现文本分类。该方法能够使得预测过程既考虑了词与词之间的交互关系,又考虑了文本标签之间的相关性,使得预测结果更加准确。

技术研发人员:殷丽凤,潘鹏程,刘震,郑广海,任洪海
受保护的技术使用者:大连交通大学
技术研发日:
技术公布日:2024/1/15
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