一种基于融合特征和改进LSTM的文本分类方法

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一种基于融合特征和改进LSTM的文本分类方法
申请号:CN202510144644
申请日期:2025-02-10
公开号:CN120030160A
公开日期:2025-05-23
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于融合特征和改进LSTM的文本分类方法,包括获取文本数据,并划分为训练集和测试集;对文本进行预处理,得到清洗后的文本数据;使用Word2Vec方法提取文本的特征,得到静态特征向量;使用预训练的BERT中文模型提取文本的特征,得到包含上下文的特征向量;将静态特征向量和包含上下文的特征向量进行融合,得到融合特征;将训练集的融合特征输入至改进的LSTM网络进行模型训练;使用训练好的分类模型对测试集进行分类验证,以评估模型的效能;该方法旨在通过结合静态和动态特征向量,不仅利用了两者的优势,还通过注意力机制优化了输入特征的权重分配,加强了模型对关键信息的关注,本发明适用于各种需要高精度文本分类的领域。
技术关键词
文本分类方法 Word2Vec模型 融合特征 注意力机制 Softmax函数 协方差矩阵 BERT模型 词嵌入向量 成分分析法 数据 邮件 序列 效能 动态地 网络 特征值 编码
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