一种分批次上传量子循环神经网络的低资源语言领域文本分类方法

本发明涉及神经网络和车辆专业语言处理技术领域，具体涉及基于量子循环神经网络的车辆专业语言文本分类法及系统，该方法包括：将词嵌入向量作为输入特征预先训练完成的混合计算模型中，混合计算模型包括分批次上传量子循环神经网络和经典神经网络，并将所述分批次上传量子神经网络融合到所述经典神经网络中；分批次上传量子神经网络是将输入的词嵌入向量根据预先定义的量子比特数量划分为若干个批次，并通过变分量子电路将各个批次连接，从而形成的一个编码‑变分层的混合模型；运行所述混合计算模型，输出所述待处理语料数据对应的文本分类。本发明更好的利用有限的数据资源进行分类任务的同时提高模型对复杂车辆专业语言表达的理解能力。