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摘要：本发明适用于热线事件分类技术领域，提供了一种基于双通道记忆网络的热线事件分类方法，本发明基于预训练语言模型和记忆网络的多层结构，设计了一种文本记忆网络，一方面利用预训练语言模型的语义编码优势提高模型对热线事件文本语义编码的准确性，另一方面利用记忆网络的存储检索优势获取历史热线事件文本的先验知识，提高了模型提取热线事件案例中潜在信息的效果；基于图卷积神经网络和记忆网络框架，设计了一种图记忆网络，利用GCN实现对热线事件信息图的特征提取，同时利用记忆网络的存储检索优势，使模型能够获取包含图关联先验知识的热线事件图特征。提高了模型获取当前热线事件与历史热线事件关联信息的能力。
主权项：1.一种基于双通道记忆网络的热线事件分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、热线事件文本编码，所述热线事件文本编码，用于给定的热线事件文本经过编码转换为包含文本语义结构信息与主题信息的表征向量，以输入图记忆网络与文本记忆网络中进行后续处理；步骤二、图记忆网络，用于通过历史热线事件案例构建图记忆来存储历史热线事件的图结构和主题信息，并使用图记忆网络对输入的新热线事件文本来进行图特征提取，获取包含历史先验知识的新热线事件图特征；步骤三、文本记忆网络，用于通过将待编码的案例文本编码向量与历史案例库中的案例文本编码相结合，以获得更精准的案例文本编码；步骤四、热线事件分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长三角信息智能创新研究院 一种基于双通道记忆网络的热线事件分类方法
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