基于BiLSTMATTCNN中文专利文本分类

来源 :计算机系统应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：qlj403740087

【摘要】

：

随着大数据和人工智能的发展,将人工处理专利的方式转换为自动化处理成为可能.本文结合卷积神经网络(CNN)提取局部特征和双向长短记忆神经网络(BiLSTM)序列化提取全局特征的

【作者】

：

杜恒欣朱习军

【机构】

：

青岛科技大学信息技术学院

【出处】

：

计算机系统应用

【发表日期】

：

2020年11期

【关键词】

：

专利文本卷积神经网络长短记忆神经网络注意力机制 patent text Convolution Neural Network(CNN) long shor

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随着大数据和人工智能的发展,将人工处理专利的方式转换为自动化处理成为可能.本文结合卷积神经网络(CNN)提取局部特征和双向长短记忆神经网络(BiLSTM)序列化提取全局特征的优势,在BiLSTM隐藏层引入注意力机制(Attention机制),提出了针对中文专利文本数据的BiLSTMATTCNN组合模型.通过设计多组对比实验,验证了BiLSTMATTCNN组合模型提升了中文专利文本分类的准确率.

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