一种基于Bilstm+Attention文本分类的案例推荐方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202110203054.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112905793A | 公开（公告）日 | 2021-06-04 |
| 申请公布号 | CN112905793A | 申请公布日 | 2021-06-04 |
| 分类号 | G06F16/35;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 王守义;张涛;朱骞 | 申请（专利权）人 | 山西同方知网数字出版技术有限公司 |
| 代理机构 | 北京天奇智新知识产权代理有限公司 | 代理人 | 陈新胜 |
| 地址 | 030006 山西省太原市高新区产业路48号新岛科技园D座 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于Bilstm+Attention文本分类的案例推荐方法及系统，所述方法包括：分别对事由分类模型及行为分类模型进行预训练；对待测案例使用ALBert进行句子向量表征；使用对应的预训练模型去掉最后一层分类层输出事由和行为特征向量；融合事由和行为特征向量进行案例推荐。所述系统包括：事由分类模型训练层、行为分类模型训练层、语义表征层、特征融合层和类案推荐层。通过文本分类模型可以筛选相同类型的候选案例集减少计算成本、时间成本，且获取文本分类模型分类层之前一层输出向量能够表征文本语义信息使得推荐案例更加准确。 |
