一种基于LD和ANN-SoftMaxRegressor的中医药短文本多分类方法

本发明公开了一种基于LD和ANN‑SoftMax Regressor的中医药短文本多分类方法，主要是基于已经构建好的人工实体标注的文本标签数据，对中医药短文本数据进行数据处理，首先采用jieba分词工具进行分词然后采用词袋(Bag‑of‑words)模型进行处理，再通过LD的方式建立病症同义词词典，对构建词袋后的文本onehot向量化表示利用SVD和PCA降维处理后进行ANN‑SoftMax Regressor多分类训练，最终得到中医药短文本多分类的方法。本发明方法适用于中医药和短文本分类领域可有效的使疾病的模糊症状分类更加准确。

《一种基于LD和ANN-SoftMaxRegressor的中医药短文本多分类方法》是一发明专利，专利号为 2019106538330，当前法律状态为已下证，由淮阴工学院提出申请，发明人为章慧;张发;朱全银;俞扬信，公开（公告）日期为2023-06-23，国际专利分类号（IPC）为 G06F16/35(2019.01)I;G06F40/289(2020.01)I;G06N3/084(2023.01)I，代理机构为南京苏高专利商标事务所(普通合伙)32204，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：农业机械化与种子加工技术交叉。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于LD和ANN‑SoftMax Regressor的中医药短文本多分类方法，主要是基于已经构建好的人工实体标注的文本标签数据，对中医药短文本数据进行数据处理，首先采用jieba分词工具进行分词然后采用词袋(Bag‑of‑words)模型进行处理，再通过LD的方式建立病症同义词词典，对构建词袋后的文本onehot向量化表示利用SVD和PCA降维处理后进行ANN‑SoftMax Regressor多分类训练，最终得到中医药短文本多分类的方法。本发明方法适用于中医药和短文本分类领域可有效的使疾病的模糊症状分类更加准确。

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