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一种基于组合-卷积神经网络的中文新闻长文本分类方法

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成果名称：	一种基于组合-卷积神经网络的中文新闻长文本分类方法	关键字：	新闻 , 文本 , 卷积 , 中文 , 分类 , 神经网络 , 神经 , 模型 , 词汇 , 神经网络模型	应用行业：	计算机、通信和其他电子设备制造业
高新技术领域：	电子信息技术	所在地：	北京市	知识产权类型：	发明专利
知识产权编号：	CN202110419616.2	成果体现形式：		成果属性：
成果所处阶段：	授权	成果水平：	国内领先	研究形式：
学科分类：		战略新兴产业：	新一代信息技术	课题来源：
第一完成单位名称：	北京建筑大学	第一完成单位属性：		技术成熟度：
合作方式：	专利许可	交易价格(万)：	15.00	所属十强产业：

本发明公开一种基于组合‑卷积神经网络的中文新闻文本分类方法，包括：S1、获取中文新闻文本数据集，并对所述数据集进行预处理；S2、基于预处理后的数据集构建词汇表，并通过所述词汇表对预处理后的数据集中的中文新闻文本进行标准化处理，得到中文新闻文本的文本特征表示；S3、构建组合‑卷积神经网络模型，基于标准化处理后的数据集对所述组合‑卷积神经网络模型进行训练，并通过训练好的组合‑卷积神经网络模型完成中文新闻文本分类。本发明能够实现对中文新闻文本精准、有效地分类。