公开(公告)号：CN118643153A

公开(公告)日：2024-09-13

申请号：CN202410785871.2

申请日：2024-06-18

Applicant: 兰州大学

Inventor： 苏伟 ,  袁志同

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06F40/30 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/213 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/049 ,  G06N3/084 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明提供了一种基于迁移学习的长文本分类方法，属于文本自动分类技术领域，包括以下步骤：基于覆盖分割和层级位置编码对长文本序列进行编码，获得多文本编码；将所述多文本编码输入到并行的预训练语言模型中，获得多文本特征；将所述多文本特征输入到层级注意力模型中，获得长文本特征；基于长文本特征通过全连接网络层对文本进行分类，获得长文本分类结果。本发明可以有效进行文本分类，并提高长文本分类的准确率。