摘要
本发明公布了一种融合优化预训练模型与图卷积网络模型的文本分类方法,涉及自然语言处理技术领域;分别通过进行特征插值的优化的预训练模型和通过设计尺度融合机制的图卷积网络模型提取文本特征并进行分类预测,再将两种预测结果进行加权融合,实现高效的文本分类。利用本发明提供的更为全面的文本分类技术,能够有效地提升文本分类的准确度,可广泛应用于多个领域。
技术关键词
卷积网络模型
预训练模型
文本分类方法
特征提取模块
异构
节点特征
样本
输出特征
文本分类技术
语义特征
数据
序列
机制
自然语言
分类器
注意力