基于深度学习的文本分类方法

本发明提供了一种基于深度学习的文本分类方法，该方法首先对带标签的文本数据进行清洗、划分；然后将文本序列映射为词向量序列S；并将S输入到多注意力神经网络(MANN)中得到文本向量Sw。最后，将句子Sw输入到前馈神经网络(FNN)分类器得到文本类别。模型按照预设的超参数训练模型，根据模型在验证集上的表现选取最优的模型。实验结果显示，该模型取得了较好的分类精度。