面向健康舆情的文本分类方法
基本信息
| 申请号 | CN201810582880.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN108829810A | 公开（公告）日 | 2018-11-16 |
| 申请公布号 | CN108829810A | 申请公布日 | 2018-11-16 |
| 分类号 | G06F17/30;G06F17/27;G06N3/08 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 陈雷霆;李巧平;陈秋生;徐安;陈雅琳;刘薇;陈淑珠 | 申请（专利权）人 | 广东迪特赛恩软件技术有限公司 |
| 代理机构 | 北京汇捷知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 东莞迪赛软件技术有限公司;电子科技大学广东电子信息工程研究院 |
| 地址 | 523000 广东省东莞市松山湖高新技术产业开发区总部二路17号A411 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种面向健康舆情的文本分类方法，涉及信息技术领域，该面向健康舆情的文本分类方法结合深度神经网络和LightGBM两者的优势，利用深度神经网络自动学习特征，将最后一层特征作为LightGBM集成学习方法的输入，并对多个模型进行模型融合。实现端到端的特征学习，无需人工构建特征工程，且能有效提高文本分类的准确率。该面向健康舆情的文本分类方法采用端到端自动进行特征学习，无需人工构建特征工程；模型通用，无需使用其他外部信息，且与具体应用场景无关；推广能力强，可直接应用于其它文本分类和回归任务；提高文本分类的准确率。 |
