[发明专利]文章分类方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种文章分类方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：将待打标签文章对应的词语‑文档矩阵输入至预先构建的LDA模型进行训练，得到对应的主题‑词语矩阵及文档‑主题矩阵；通过文档‑主题矩阵，获取与待打标签文章中每一文档对应的主题，并对每一文档对应增加主题标签，得到已打标签文章；按主题标签对已打标签文章进行分类，得到文章分类结果。该方法将文章分词后，取文档‑主题矩阵便可得到各篇文章所属的主题，利用主题给文章分类，采用自动学习代替手动分类，节省人力成本，提高了分类效率。

技术领域

本申请涉及文章分类技术领域，尤其涉及一种文章分类方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

文章的标签有助于文章的搜索以及分类，目前常用的方式是手动打标签，即作者为自己的文章打标签，但是并非所有作者都为自己的文章打标签。若海量的未打标签的文章都通过手动打标的方式来实现标签的添加之后在进行分类，而不是在无标签或智能化添加标签后进行分类，则效率极其低下，而且大大的增加了人力成本。

发明内容

本申请提供了一种文章分类方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决现有技术中海量的未打标签的文章都通过手动打标的方式来实现标签的添加之后在进行分类，导致效率极其低下，而且大大的增加了人力成本的问题。

第一方面，本申请提供了一种文章分类方法，其包括：

将待打标签文章对应的词语-文档矩阵输入至预先构建的LDA模型进行训练，得到对应的主题-词语矩阵及文档-主题矩阵；

通过文档-主题矩阵，获取与待打标签文章中每一文档对应的主题，并对每一文档对应增加主题标签，得到已打标签文章；

按主题标签对已打标签文章进行分类，得到文章分类结果。

第二方面，本申请提供了一种文章分类装置，其包括：

LDA模型训练单元，用于将待打标签文章对应的词语-文档矩阵输入至预先构建的LDA模型进行训练，得到对应的主题-词语矩阵及文档-主题矩阵；

主题标签增加单元，用于通过文档-主题矩阵，获取与待打标签文章中每一文档对应的主题，并对每一文档对应增加主题标签，得到已打标签文章；

文章分类单元，用于按主题标签对已打标签文章进行分类，得到文章分类结果。

第三方面，本申请又提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请提供的任一项所述的文章分类方法。

第四方面，本申请还提供了一种存储介质，其中所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行本申请提供的任一项所述的文章分类方法。

本申请提供一种文章分类方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法将待打标签文章对应的词语-文档矩阵输入至预先构建的LDA模型进行训练，得到对应的主题-词语矩阵及文档-主题矩阵；通过文档-主题矩阵，获取与待打标签文章中每一文档对应的主题，并对每一文档对应增加主题标签，得到已打标签文章；按主题标签对已打标签文章进行分类，得到文章分类结果。该方法将文章分词后，取文档-主题矩阵便可得到各篇文章所属的主题，利用主题给文章分类，采用自动学习代替手动分类，节省人力成本，提高了分类效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种文章分类方法的示意流程图；