基于深度神经网络的网络问政平台留言分类的方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202010692433.3
IPC分类号：G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-07-17
申请人：
山东师范大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于深度神经网络的网络问政平台留言分类的方法及系统
申请号	CN202010692433.3	申请日期	2020-07-17
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-12-01	公开/公告号	CN112015891A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/35	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;3;5;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	山东师范大学	申请人地址	山东省济南市历下区文化东路88号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	山东师范大学	当前权利人	山东师范大学
发明人	王红;张慧;李威;庄鲁贺;韩书;王吉华;贾伟宽;郑元杰;胡斌
代理机构	济南圣达知识产权代理有限公司	代理人	闫伟姣

摘要

本发明公开了一种基于深度神经网络的网络问政平台留言分类的方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取多条训练政务留言数据及相应标签；抽取训练政务留言数据中不重复的字，并求取每个字的向量表示，得到政务文本向量字典；基于向量字典得到所述多条训练政务留言数据的向量表示；对标签数据进行编码，得到各标签的向量表示；根据政务留言数据及相应标签的向量表示，采用机器学习模型训练政务文本分类模型；基于所述政务文本分类模型进行政务留言分类。本发明基于大量政务留言文本进行字典创建，基于该字典对训练数据进行向量表示，保证了模型的性能，对于政务文本分类具有更高的精度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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