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针对航空安全报告的自动分类方法和装置

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本申请提供了针对航空安全报告的自动分类方法和装置，提出了一种kg2vec+CNN的航空安全报告自动分类方案，利用kg2vec模型训练航空安全报告的词向量作为航空安全报告文本数据的特征矩阵，输入卷积神经网络中，经过卷积核池化后得到新的文本特征向量，此时的特征向量不仅包含了丰富的语义特征还包含了语法特征，最后输入softmax分类器进行分类，得到分类结果，以此实现针对航空安全报告的自动分类，在真实的航空安全报告数据集上进行了详实的实验，实验结果表明，kg2vec词向量能够有效提高航空安全报告的分类准确率；在所有对照实验中，本申请kg2vec+CNN自动分类方案的F1‑score值最高并且具有高达91.4％的分类准确性。

著录项

公开/公告号CN112182249A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-01-05

原文格式PDF
申请/专利权人四川大学;
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申请/专利号CN202011149925.4
发明设计人章文芳;时宏伟;
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申请日2020-10-23
分类号G06F16/36(20190101);G06F16/35(20190101);G06K9/62(20060101);G06F16/28(20190101);G06F40/289(20200101);G06F40/30(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06N20/20(20190101);
代理机构
代理人
地址 610065 四川省成都市一环路南一段24号
入库时间 2023-06-19 09:27:35

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-08-05

著录事项变更 IPC(主分类):G06F16/36 专利申请号:2020111499254 变更事项:发明人变更前:章文芳时宏伟变更后:章文芳时宏伟曹馨文

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