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一种基于卷积神经网络和支持向量机的电子政务敏感文本检测方法

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本发明涉及一种基于卷积神经网络和支持向量机的电子政务敏感文本检测方法。其发明内容主要包括(1)一种基于卷积神经网络、支持向量机的电子政务敏感文本检测模型；(2)一种基于TFIDF和支持向量机的敏感领域文本分类模型；(3)提出一种基于词向量和卷积神经网络的政策公文识别模型。

著录项

公开/公告号CN111782811A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-10-16

原文格式PDF
申请/专利权人湖南大学;
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申请/专利号CN202010629592.9
发明设计人王婷;秦拯;张吉昕;胡玉鹏;
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申请日2020-07-03
分类号G06F16/35(20190101);G06F40/279(20200101);G06F40/30(20200101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);
代理机构
代理人
地址 410082 湖南省长沙市岳麓区麓山南路1号湖南大学
入库时间 2023-06-19 08:34:56

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