| 专利号 | 2022110244844 | 申请日 | 2022-08-25 | 专利名称 | 一种基于双向长短期记忆模型与知识图谱的文本分类方法 |
| 授权日 | 2026-03-27 | 专利权人 | 山东科技大学 | 发明人 | 杨洪娟;田刚 |
| 主分类号 | G06F16/35 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明提供了一种基于双向长短期记忆模型与知识图谱检索相结合的文本分类方法，该方法通过使用注意力机制根据任务从知识图谱中检索相关的先验支持事实，并将其与从训练数据中学到的特征一起纳入特征空间对文本进行分类。它首先通过使用GloVe工具生成句子的词嵌入模型，然后分别放入知识图谱检索模块与双向长短期记忆网络BiLSTM中，后将检索模型的输出与BiLSTM模型的输出进行拼合得到最终分类。与传统方法相比，通过使用知识图谱的方法准确率有着明显的改善。最后在20Newsgroups文本分类数据集上评估我们的模型，实验结果证明了其有效性。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 下一代信息网络产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
