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基于词向量表示和分类器联合训练的跨语言文本分类方法

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基于跨语言词向量表示和分类器联合训练的跨语言文本分类方法，本发明涉及跨语言文本分类方法。本发明的目的是为了解决现有基于同义词替换的方法分类准确率低，现有基于翻译的方法准确率较高，但是训练翻译器需要大量的语料，而且训练耗时较长，任务的复杂性与时间消耗远远超过了文本分类这一较为简单的任务，因此并不实用的问题。过程为：一：语料预处理：二：通过梯度优化方法优化总的损失函数，使总的损失函数达到最小值，对应一组词向量和一个分类器；三：取概率最大的标签作为目标端语言T上的测试文本的分类结果；与测试集的标准结果对比，得到测试准确率和召回率指标。本发明用于跨语言文本分类领域。

著录项

公开/公告号CN108960317B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-09-28

原文格式PDF
申请/专利权人哈尔滨工业大学;
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申请/专利号CN201810680474.3
发明设计人曹海龙;杨沐昀;赵铁军;高国骥;
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申请日2018-06-27
分类号G06F16/35(20190101);G06K9/62(20060101);G06F40/247(20200101);G06F40/284(20200101);G06F40/242(20200101);G06F40/58(20200101);
代理机构23109 哈尔滨市松花江专利商标事务所;
代理人岳泉清
地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号
入库时间 2022-08-23 12:33:34

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