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CLASSIFYING METHOD USING A PROBABILITY LABELE ANNOTATION ALGORITHM USING FUZZY CATEGORY REPRESENTATION

机译:基于模糊类别表示的概率LABELE算法的分类方法

摘要

Disclosed is a classification method using probability label annotation algorithm using fuzzy category representation. The classification method comprises the steps of: reading a learning corpus for classification purposes from database; generating a label corresponding to a classification value by using dictionary information for the learning corpus; annotating the generated label to the learning corpus to generate a silver corpus; and generating a novel learning corpus by performing learning using a convolutional neural network (CNN) learning model for natural language processing for the silver corpus.
机译:公开了一种使用基于模糊类别表示的概率标签注释算法的分类方法。分类方法包括以下步骤:从数据库中读取用于分类目的的学习语料库;通过使用学习语料库的词典信息,生成与分类值相对应的标签;将生成的标签标注给学习语料库以生成白银语料库;并通过使用卷积神经网络(CNN)学习模型进行学习以生成用于银语料库的自然语言,从而生成新颖的学习语料库。

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