[发明专利]一种语料分类的方法及系统

权利要求书

1.一种语料分类的方法，其特征在于，包括：

根据语料及关键词模板，获取粗分类语料；

根据所述粗分类语料，构建第一语料分类模型；

根据预设要求及所述第一语料分类模型，获取细分类语料；所述预设要求为迭代次数或精度要求；

所述根据所述粗分类语料，构建第一语料分类模型，包括：

根据所述粗分类语料，对关键词模板进行调整；

根据调整后的关键词模板，对粗分类语料进行匹配，获取语料分类神经网络、第一训练集和第一验证集；

对所述语料分类神经网络进行调整，获取第一语料分类模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述预设要求为迭代次数时，所述根据预设要求及所述第一语料分类模型，获取细分类语料，包括：

步骤一，将所述第1+n训练集输入第1+n语料分类模型，结合第1+n验证集，获得第1+n调整集，n表示进入步骤二的次数；n的初始值为0；

步骤二，判断n是否满足迭代次数，若n满足迭代次数，则获取细分类语料，迭代结束；若n不满足迭代次数，则调整第1+N语料分类模型，获取第1+n语料分类模型，则将第1+N调整集作为第1+n验证集，将第1+N验证集作为第1+n训练集,返回步骤一，N表示返回步骤一的次数；N的初始值为0。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述预设要求为精度要求时，所述根据预设要求及所述第一语料分类模型，获取细分类语料，包括：

步骤一，将所述第1+n训练集输入第1+n语料分类模型，结合第1+n验证集，获得第1+n调整集，n表示进入步骤二的次数；n的初始值为0；

步骤二，判断是否满足精度要求，若满足精度要求，则获取细分类语料，迭代结束；若不满足精度要求，则调整第1+N语料分类模型，获取第1+n语料分类模型，则将第1+N调整集作为第1+n验证集，将第1+N验证集作为第1+n训练集,返回步骤一，N表示返回步骤一的次数；N的初始值为0。

4.一种语料分类的系统，其特征在于，包括：

粗分类语料获取模块，用于根据语料及关键词模板，获取粗分类语料；

构建模块，用于根据所述粗分类语料，构建第一语料分类模型；

细分类语料获取模块，用于根据预设要求及所述第一语料分类模型，获取细分类语料；所述预设要求为迭代次数或精度要求；

所述构建模块，包括：

关键词调整子模块，用于根据所述粗分类语料，对关键词模板进行调整；

匹配子模块，用于根据调整后的关键词模板，对粗分类语料进行匹配，获取语料分类神经网络、第一训练集和第一验证集；

语料分类模型获取子模块，用于对所述语料分类神经网络进行调整，获取第一语料分类模型。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，当所述预设要求为迭代次数时，所述细分类语料获取模块，包括：

第一子单元，用于将所述第1+n训练集输入第1+n语料分类模型，结合第1+n验证集，获得第1+n调整集，n表示进入第二子单元的次数；n的初始值为0；

第二子单元，用于判断n是否满足迭代次数，若n满足迭代次数，则获取细分类语料，迭代结束；若n不满足迭代次数，则调整第1+N语料分类模型，获取第1+n语料分类模型，则将第1+N调整集作为第1+n验证集，将第1+N验证集作为第1+n训练集,返回第一子单元，N表示返回第一子单元的次数；N的初始值为0。

6.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，当所述预设要求为精度要求时，所述细分类语料获取模块，包括：

第三子单元，用于将所述第1+n训练集输入第1+n语料分类模型，结合第1+n验证集，获得第1+n调整集，n表示进入第四子单元的次数；n的初始值为0；

第四子单元，用于判断是否满足精度要求，若满足精度要求，则获取细分类语料，迭代结束；若不满足精度要求，则调整第1+N语料分类模型，获取第1+n语料分类模型，则将第1+N调整集作为第1+n验证集，将第1+N验证集作为第1+n训练集,返回第三子单元，N表示返回第三子单元的次数；N的初始值为0。