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[00059707]基于卷积神经网络的短文本分类方法
联系人： 中国科学院自动化研究所
所在地：北京 北京市
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技术详细介绍
摘要：本发明是一种基于卷积神经网络的短文本分类方法，该卷积神经网络共分五层：第一层，获取短文本中的多尺度候选语义单元；第二层，计算每一个候选语义单元与向量空间中所有词表示向量的欧式距离并找出最近邻的词表示，选择所有满足欧式距离预设阈值的最近邻词表示构建语义扩展矩阵；第三层，用多个不同宽度、不同权值的核矩阵分别对短文本的映射矩阵和语义扩展矩阵进行二维卷积运算提取局部卷积特征并生成多层局部卷积特征矩阵；第四层，对多层局部卷积特征矩阵进行下采样并得到多层全局特征矩阵，将所述全局特征矩阵进行非线性正切变换并转换为定长的语义特征向量；第五层，将语义特征向量赋予分类器，对短文本的类别进行预测。
