基于改进seq2seq模型的多源多标签文本分类方法及其系统专利查询专利号|摘要-满商公司网

基于改进seq2seq模型的多源多标签文本分类方法及其系统

基本信息

申请号	CN201811302126.9	申请日	-
公开（公告）号	CN109299273B	公开（公告）日	2019-02-01
申请公布号	CN109299273B	申请公布日	2019-02-01
分类号	G06F16/35(2019.01)I	分类	-
发明人	谢松县;高辉;陈仲生;彭立宏;曾道建;桂林;封黎;李磊	申请（专利权）人	广州语义科技有限公司
代理机构	长沙国科天河知识产权代理有限公司	代理人	广州语义科技有限公司
地址	510623广东省广州市天河区珠江东路32号利通广场规划设计楼32层全层单元（自编楼层34层全层单元）的E37房
法律状态	-

摘要

本发明属于自然语言处理文本分类技术领域，具体提供了一种基于改进seq2seq模型的多源多标签文本分类方法及其系统，该方法包括如下步骤：数据输入及预处理、词嵌入、编码、编码拼接、解码、模型优化以及预测输出。本发明方法具有如下有益效果：采用seq2seq深度学习框架，构建多个编码器，结合注意力机制用于文本分类任务，最大限度地利用了多来源语料信息，提高了多标签分类准确性；在解码步骤的误差反馈过程中，针对多标签文本的特性，加入干预机制规避了标签排序带来的影响，更多切合多标签分类问题的本质；编码器采用循环神经网络，可以有效的按照时间步进行学习；解码层采用单向循环神经网络，并添加了注意力机制，突出了学习重点。