一种政务文本分类模型的构建方法
专利汇可以提供一种政务文本分类模型的构建方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提供一种政务 文本分类 模型的构建方法，自动对政务文本数据进行分类，基本的步骤为：首先按照目前政务文本分类目录的20种种类数，选取尽可能多的已标记的政务分类文本，进行Word2vec的词向量库建设，接着借助权重TF-IDF 算法 ，计算每个词在不同类别中所占的比例，量化分类的权重，生成改进型的文本词向量，最后借助 卷积神经网络 从局部到全局的相关特征学习能 力 ，对政务分类文本进行 深度学习 ，提高政务领域内文本主题分类的精确度和效率。，下面是一种政务文本分类模型的构建方法专利的具体信息内容。
1.一种政务文本分类模型的构建方法，其特征在于：包括以下步骤：
①构建政务词向量库：构建政务文本主题分类领域的词向量库；
②构建词的权重：根据词向量库，通过权重TF-IDF算法，获取改进型的词向量；
③构建卷积神经网络：根据改进型的词向量，生成政务文本分类模型；
所述步骤②分为以下步骤：
(2.1)获取词语所占比重：根据词向量库中，每个词语出现在不同政务分类中的数目，获取在每个分类中该词语所占的比重；
(2.2)词的TF-IDF的值：根据TF-IDF算法，依次计算不同政务文本中词汇的TF-IDF的值；
(2.3)改进型词向量：根据步骤(2.1)和(2.2)，获取改进型词向量。
2.如权利要求1所述的政务文本分类模型的构建方法，其特征在于：所示步骤①分为以下步骤：
(1.1)选择政务文本库：获取经过人工标注的政务文本分类的文本库；
(1.2)文本分词：借助标准的语料库，基于词语的统计进行政务文本的分词；
(1.3)文本过滤：去除分词中存在的与文本分类无关的词汇；
(1.4)One-hot编码：对文本过滤后的词汇，进行One-hot编码，将词汇数值化表示；
(1.5)构建训练样本：根据步骤(1.4)，构建政务文本词库的训练样本；
(1.6)输入神经网络模型：输入神经网络模型，获取神经网络的层数、激活函数、分类方法、调优方法；
(1.7)模型训练：根据步骤(1.5)，训练神经网络模型，获取训练后的神经网络模型；
(1.8)词向量库：根据步骤(1.7)，获取政务文本分类领域的词向量库。
3.如权利要求2所述的政务文本分类模型的构建方法，其特征在于：所述步骤(1.2)中，采用jieba工具进行分词。
4.如权利要求2所述的政务文本分类模型的构建方法，其特征在于：所述步骤(1.3)中，与文本分类无关的词汇包括介词和谓词。
5.如权利要求1所述的政务文本分类模型的构建方法，其特征在于：所述步骤③分为以下步骤：
(3.1)搭建卷积神经网络模型：根据改进型的词向量的维度，选择输入层神经元的个数，确定隐藏层的层数和卷积核的个数、卷积核的尺寸、池化方法、全连接层的神经元个数、优化参数、学习率、分类模型；
(3.2)政务文本训练：基于训练集的政务文本分类训练，不断调优参数，进行数据验证，直至卷积神经网络模型稳定；
(3.3)生成政务文本分类模型：对卷积神经网络模型进行固化，生成政务文本分类模型。
一种政务文本分类模型的构建方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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