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本发明公开了一种短文本分类模型训练方法、装置，该方法包括：收集训练用短文本，并抽取短文本的标签，对短文本进行分词处理，并利用短文本构建训练集；基于Word2Vec构建词向量模型，并利用训练集训练词向量模型；利用词向量模型将短文本向量化得到文本向量；搭建卷积神经网络，并利用文本向量训练卷积神经网络，从而得到短文本分类模型。上述训练方案能够避免传统的机器学习算法所需的复杂的特征工程和数据处理，便于操作和实现，能够根据标签对短文本实现准确的分类，提高了短文本分类的精确度和效率。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112765348 B
(45)授权公告日 2023.04.07
(21)申请号 202110024039.7 (56)对比文件
(22)申请日 2021.01.08
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