一种基于卷积神经网络的句子分类方法及系统

摘要

本发明公开一种基于卷积神经网络的句子分类方法及系统，包括对句子中的字母和字符进行编码后，根据字母和字符的上下文关系，分别得到字母向量和字符向量；根据句子结构，按顺序对字母向量和字符向量进行点乘得到混合向量；基于卷积神经网络对混合向量进行特征提取，基于提取的特征根据预设标签类型得到句子分类结果。使用word2vec提取字母向量和字符向量，使用卷积神经网络处理混合向量，进行特征提取，通过softmax层处理所提取的特征获得相应的句子标签；能够满足机器翻译、语音识别、字符识别等自然语言处理方面的需求，解决句子分类方法精度差、速度慢、实时性差的问题。