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基于生成式对抗网络实现文本分类数据集扩展方法

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本发明公开了一种基于生成式对抗网络实现文本分类数据集扩展方法，该方法包括以下步骤：确定需要进行数据扩展的原始数据类别；对相应数据进行预处理，使用word2vec与TFIDF将数据表示成词向量矩阵的形式；使用生成式对抗网路生成扩展的矩阵向量，将原数据的矩阵向量与扩展的矩阵向量合并即实现对数据集的扩展。本发明方法通过扩展稀有类别的数据，有利于研究者对难以获得的数据集进行扩展，提高稀有类别数据的分类精度，方便科学研究。

著录项

公开/公告号CN108897769A

专利类型发明专利
公开/公告日2018-11-27

原文格式PDF
申请/专利权人武汉大学;
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申请/专利号CN201810531534.5
发明设计人崔晓晖;田斐菡;杨威;关景;曹佳敏;唐艺豪;李启琛;
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申请日2018-05-29
分类号G06F17/30(20060101);
代理机构42102 湖北武汉永嘉专利代理有限公司;
代理人唐万荣;李丹
地址 430072 湖北省武汉市武昌区八一路299号
入库时间 2023-06-19 07:24:48

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-12-21

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/30 申请日:20180529

实质审查的生效
2018-11-27

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