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本发明公开了一种基于图网络的标题和正文结合的文本分类方法，主要包括：将每篇文档划分为标题文档和正文文档，分别进行数据预处理，获取标题词集合和正文词集合，利用词向量模型获取词向量表示，利用LDA模型获取主题向量，利用HAN模型来获取正文文档特征表示，通过标题、标题词集合、主题三类节点构建异质图，并输入到GAT模型，实现标题和正文特征融合，获得每篇文档特征表示，通过Softmax函数进行文本类别预测。本发明分类方法不仅利用额外信息来增强标题语义稀疏性，而且更好地融合标题和正文特征，体现了标题在文本分
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112347255 B
(45)授权公告日 2021.11.23
(21)申请号 202011233244.6 G06N 3/08 (2006.01)
(22)申请日 2
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