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一种基于TextCNN的报刊出版物分类方法及系统

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摘要

本发明涉及一种基于TextCNN的报刊出版物分类方法，该方法包括以下步骤：1）对报刊文本数据进行预处理，得到分词并编码后的文本数据；2）读入一批处理好的文本数据，在词嵌入层进行向量化操作；3）在卷积层进行卷积操作，以提取特征；4）在池化层进行最大池化；5）在全连接层进行全连接操作，得到最后分类；6）重复训练设定次数，进行一次测试；7）判断是否达到最大训练次数，是则结束训练，得到最终的分类模型，否则返回步骤2，再读入一批步骤1处理好的文本数据，继续进行训练；8）利用得到的最终的分类模型，对报刊出版物的文本数据进行分类。该方法及系统有利于提高报刊出版物分类的准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN111090749A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-05-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 福州大学;

    申请/专利号CN201911333842.8

  • 发明设计人 董晨;洪祺瑜;郭文忠;杨思源;陈景辉;黄兴;

    申请日2019-12-23

  • 分类号

  • 代理机构福州元创专利商标代理有限公司;

  • 代理人丘鸿超

  • 地址 350108 福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学

  • 入库时间 2023-12-17 08:13:05

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-05-29

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/35 申请日:20191223

    实质审查的生效

  • 2020-05-01

    公开

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