中国工商银行股份有限公司邹瑶获国家专利权
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龙图腾网获悉中国工商银行股份有限公司申请的专利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获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115034299B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210628402.0，技术领域涉及：G06F40/289；该发明授权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是由邹瑶;何思略;杜嘉浩;林志腾设计研发完成，并于2022-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本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在说明书摘要公布了：本发明提供一种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，涉及人工智能技术领域，可应用于金融技术领域或其他技术领域。基于卷积神经网络多通道特征表示的文本分类方法包括：将待分类文本数据分别输入两个词向量模型中，得到两个词向量矩阵；将两个词向量矩阵分别输入对应的文本信息提取模型中，得到多通道文本特征数据；将多通道文本特征数据输入文本分类模型中得到文本类型。本发明可以丰富文本表示，提高文本分类准确率。
本发明授权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在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络多通道特征表示的文本分类方法，其特征在于，包括： 将待分类文本数据分别输入两个词向量模型中，得到两个词向量矩阵； 将所述两个词向量矩阵分别输入对应的文本信息提取模型中，得到多通道文本特征数据； 将所述多通道文本特征数据输入文本分类模型中得到文本类型； 其中，将所述两个词向量矩阵分别输入对应的文本信息提取模型中，得到多通道文本特征数据包括：将第一词向量矩阵输入第一文本信息提取模型中，得到第一正序文本特征数据和第一逆序文本特征数据；将第二词向量矩阵输入第二文本信息提取模型中，得到第二正序文本特征数据和第二逆序文本特征数据；根据所述第一正序文本特征数据、所述第一逆序文本特征数据、所述第二正序文本特征数据和所述第二逆序文本特征数据得到多通道特征表示数据； 其中，所述第一正序文本特征数据、所述第一逆序文本特征数据、所述第二正序文本特征数据和所述第二逆序文本特征数据均为按序垂直堆叠形成的特征矩阵，每个矩阵代表一个特征通道；基于所述多通道特征表示数据获得文本上下文依赖关系和时序特征潜在语义信息。
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