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一种基于文本上下文结构和属性信息叠加网络的报刊新闻分类方法

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该发明公开了一种基于文本上下文结构和属性信息叠加网络的报刊新闻分类方法，属于信息处理领域。本发明使用文本向量表征方法将不定长度的文本转化为固定长度的向量避免了文本信息的丢失和冗余；从训练数据的角度来说，采用加权随机采样，通过权重调节样本被选择的可能性，优化训练样本的构成；从特征提取的角度来说，本文不仅考虑到上下文结果信息同时也兼顾文本属性信息，优化特征提取过程。本发明不仅改进了文本特征的提取方式，还额外地将属性特征纳入特征构建的过程中。使用文本向量表征方法将不定长度的文本转化为固定长度的向量避免了文本信息的丢失和冗余，优化了文本特征的提取方式；额外添加了新闻的特征信息，丰富了特征的来源。

著录项

公开/公告号CN111966828B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-05-03

原文格式PDF
申请/专利权人电子科技大学;
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申请/专利号CN202010729459.0
发明设计人蔡世民;陈明仁;戴礼灿;
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申请日2020-07-27
分类号G06F16/35;G06F16/9532;G06K9/62;
代理机构电子科技大学专利中心;
代理人陈一鑫
地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
入库时间 2022-08-23 13:35:07

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