一种面向任务基于注意力机制的文本分类方法

本发明涉及一种面向任务基于注意力机制的文本分类方法，属于自然语言领域。

本发明提出了任务信息和注意力机制相结合来优化现有的注意力机制，可以充分利用对应的任务信息，提高文本分类的效率，并且通过注意力机制来给每个向量分配适当的注意力权重，提高分类准确度。考虑到现阶段构建的文本模型往往是针对某个领域的文本进行分析，通过某一领域文本训练出的模型可能在另一领域分析精度下降，导致分类结果不尽人意的问题，因此本发明通过种子词库添加领域信息，将领域信息融入向量，可以提高模型在不同领域的泛化效果。

刘洪涛，宋奕廷