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申请/专利权人：中国银行股份有限公司

摘要：本发明公开了一种标题文本数据分类方法及装置，可用于人工智能技术领域，其中方法包括：获得标题文本数据；将标题文本数据映射到高维空间，得到文本高维特征数据；将文本高维特征数据输入预先训练好的第一卷积神经网络模型，输出多个特征图；根据所述多个特征图，确定综合特征图；将综合特征图输入预先训练好的第二卷积神经网络模型，输出融合特征数据，第二卷积神经网络模型包含多组残差池化结构，多组残差池化结构之间链式连接，每组残差池化结构包含残差单元和池化单元；根据融合特征数据，进行标题文本数据分类。本发明可以进行标题文本数据分类，节省成本，提高分类效率。

主权项：1.一种标题文本数据分类方法，其特征在于，包括：获得标题文本数据；将所述标题文本数据映射到高维空间，得到文本高维特征数据；将所述文本高维特征数据输入预先训练好的第一卷积神经网络模型，输出多个特征图，其中，所述第一卷积神经网络模型包含多个卷积层，每个卷积层包含多个卷积核，将所述文本高维特征数据分别输入每个卷积层，利用卷积层包含的多个卷积核对所述文本高维特征数据进行滑动卷积处理；根据所述多个特征图，确定综合特征图；将所述综合特征图输入预先训练好的第二卷积神经网络模型，输出融合特征数据，其中，所述第二卷积神经网络模型包含多组残差池化结构，所述多组残差池化结构之间链式连接，每组残差池化结构包含残差单元和池化单元，将所述综合特征图输入残差单元，得到残差单元的输出特征图，将残差单元的输出特征图输入池化单元，输出池化后的融合特征数据；根据所述融合特征数据，进行标题文本数据分类；所述残差单元包含两个卷积层，每个卷积层包含多个卷积核；将所述综合特征图输入残差单元，得到残差单元的输出特征图，包括：将所述综合特征图输入残差单元的第一个卷积层，利用第一个卷积层包含的多个卷积核对所述综合特征图进行滑动卷积处理，得到第一卷积结果；将得到的第一卷积结果输入第二个卷积层，利用第二个卷积层包含的多个卷积核对第一卷积结果进行滑动卷积处理，得到第二卷积结果；根据综合特征图和第二卷积结果，确定残差单元的输出特征图；所述池化单元包含最大值池化单元和均值池化单元；将残差单元的输出特征图输入池化单元，输出池化后的融合特征数据，包括：将残差单元的输出特征图分别输入最大值池化单元和均值池化单元，得到最大值池化结果和均值池化结果；根据所述最大值池化结果和均值池化结果，确定池化后的融合特征数据。

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