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一种基于深度神经映射支持向量机的短文本分类方法
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本发明公开了一种基于深度神经映射支持向量机的短文本分类方法，属于文本分类与深度学习领域。采用Softmax作为卷积神经网络的分类器导致泛化能力不足，而直接使用支持向量机分类需要进行特征提取和核函数的学习，往往难以达到最优解，于是提出了一种结合卷积神经网络和支持向量机(DNMSVM，深度神经映射支持向量机)的短文本分类算法，从而提高短文本的分类效果。本发明无需对文本进行复杂的预处理，不仅准确率较高，且在可靠性和鲁棒性上有提升。
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专利基本信息 ：
专利类型： 发明申请
申请(专利)号： CN201810665752.8
申请日期： 2018-06-26
公开(公告)日： 2018-11-30
公开(公告)号： CN108920586A
申请(专利权)： 北京工业大学
法律状态： 实质审查
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