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一种基于图小波网络模型的文本分类方法

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本发明公开了一种基于图小波网络模型的文本分类方法，包括以下步骤：步骤1、对文本进行预处理，步骤2、建立基于图小波网络模型并训练图小波网络模型；步骤3、构建文本图，根据词与文档的关系，利用改进的TF‑IDF算法建立文本图中词与文档的权重关系，根据词共现理论，利用PMI算法建立文本图中词与词之间的权重关系；步骤4、将构建好的文本图，输入到图小波网络模型中，利用图小波卷积的局部化特性，捕获局部词共现信息，实现文本的分类。本发明解决了现有技术中存在文本分类算法分类准确率不高的问题。

著录项

公开/公告号CN111552803A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-08-18

原文格式PDF
申请/专利权人西安工程大学;
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申请/专利号CN202010270346.9
发明设计人李云红;贾凯莉;廉继红;张欢欢;张轩;穆兴;
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申请日2020-04-08
分类号G06F16/35(20190101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构61214 西安弘理专利事务所;
代理人曾庆喜
地址 710048 陕西省西安市碑林区金花南路19号
入库时间 2023-12-17 11:28:35

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2020-08-18

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