基于卷积神经网络多通道特征表示的文本分类方法及装置

被引：0

申请号：

CN202210628402.0

申请日：

2022-06-06

公开(公告)号：

CN115034299A

公开(公告)日：

2022-09-09

发明(设计)人：

邹瑶何思略杜嘉浩林志腾

申请人：

申请人地址：

100140 北京市西城区复兴门内大街55号

IPC主分类号：

G06K962

IPC分类号：

G06F40289 G06N304 G06N308

代理机构：

北京三友知识产权代理有限公司 11127

代理人：

董骁毅;王首峰

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2022-09-30	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20220606
2022-09-09	公开	公开

共 50 条

[1] 基于卷积神经网络多通道特征表示的文本分类方法及装置 [P].

邹瑶 ;

何思略 ;

杜嘉浩 ;

林志腾 .

中国专利 :CN115034299B ,2025-09-02

[2] 基于卷积神经网络的文本分类方法及相关设备 [P].

徐亮 ;

金戈 ;

肖京 .

中国专利 :CN109918500A ,2019-06-21

[3] 基于卷积神经网络的文本分类方法、装置、介质和设备 [P].

金戈 ;

徐亮 ;

肖京 .

中国专利 :CN109543029A ,2019-03-29

[4] 基于卷积循环神经网络的文本分类方法 [P].

李钊 ;

王瑞霜 ;

曹建 ;

陈通 ;

王磊 .

中国专利 :CN109840279A ,2019-06-04

[5] 基于卷积神经网络的多标签文本分类方法 [P].

徐建 ;

丁钦峻 .

中国专利 :CN113987170A ,2022-01-28

[6] 基于卷积神经网络的短文本分类方法 [P].

徐博 ;

王鹏 ;

王方圆 ;

郝红卫 .

中国专利 :CN104834747A ,2015-08-12

[7] 基于双通道语义增强和卷积神经网络的文本分类方法 [P].

刘小洋 ;

张康旗 .

中国专利 :CN119513318A ,2025-02-25

[8] 基于双通道语义增强和卷积神经网络的文本分类方法 [P].

刘小洋 ;

张康旗 .

中国专利 :CN119513318B ,2025-07-01

[9] 基于卷积神经网络的高精度文本分类方法和系统 [P].

于舒娟 ;

朱弘扬 ;

汪云霄 ;

马海斌 ;

廖许德 .

中国专利 :CN109977226A ,2019-07-05

[10] 基于条件熵和卷积神经网络的短文本分类方法 [P].

唐军 ;

刘楚雄 .

中国专利 :CN109299468A ,2019-02-01

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