[发明专利]标签分类系统及标签分类模型的训练系统

说明书

标签分类系统及标签分类模型的训练系统，所述标签分类系统包括：待处理数据获取模块，适于获取待处理数据，所述待处理数据包括待处理语料；语义提取模块，适于提取所述待处理数据的语义特征；逻辑运算模块，适于将提取得到的语义特征和所述待处理数据进行逻辑运算处理，得到所述待处理数据的融合特征；数值计算模块，适于根据所述待处理数据的融合特征，计算各候选类别标签的数值，以表征各候选类别标签与所述待处理语料的关联程度；标签获取模块，适于根据各候选类别标签的数值，获取数值符合预设的第一选取条件的候选类别标签，得到类别标签预测集合。采用上述方案，能够提高标签分类预测结果的准确率。

技术领域

本说明书实施例涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种标签分类系统及标签分类模型的训练系统。

背景技术

在互联网信息大爆炸的时代，为了能够从互联网的海量信息中快速获取所需信息，会对互联网信息进行分类并标注相应分类的标签(Tag)，这种标签通常采用与信息关联性很强且便于识别的关键特征来表示，以便于用户进行检索和筛选。

目前，互联网信息的标签标注通常采用人工分类和自动分类两种方式。其中，人工方式成本高、效率低，无法满足互联网信息的增长速度。自动分类方式前期需要采用大量的训练数据对标签分类模型进行训练，并且现有的标签分类模型结构泛化能力弱、通用性差，导致标签分类预测结果的准确率较低。

发明内容

有鉴于此，本说明书实施例提供了一种标签分类系统及标签分类模型的训练系统，能够提高标签分类预测结果的准确率。

本说明书实施例提供了一种标签分类系统，包括：

待处理数据获取模块，适于获取待处理数据，所述待处理数据包括待处理语料；

语义提取模块，适于提取所述待处理数据的语义特征；

逻辑运算模块，适于将提取得到的语义特征和所述待处理数据进行逻辑运算处理，得到所述待处理数据的融合特征；

数值计算模块，适于根据所述待处理数据的融合特征，计算各候选类别标签的数值，以表征各候选类别标签与所述待处理语料的关联程度；

标签获取模块，适于根据各候选类别标签的数值，获取数值符合预设的第一选取条件的候选类别标签，得到类别标签预测集合。

本发明实施例还提供了一种标签分类系统，包括：

待处理数据获取模块，适于获取待处理数据，所述待处理数据包括待处理语料；

标签分类预测模块，适于采用预设的标签分类模型提取所述待处理数据的语义特征，并将提取得到的语义特征和所述待处理数据进行逻辑运算处理，得到所述待处理数据的融合特征，以及基于所述待处理数据的融合特征，计算各候选类别标签用于标注所述待处理语料的数值，获取数值符合预设的第一选取条件的候选类别标签，得到类别标签预测集合。

本发明实施例还提供了一种标签分类模型的训练系统，包括：

训练数据获取模块，适于获取训练数据和所述训练数据的类别标签真实集合，所述训练数据包括训练语料；

模型训练模块，适于将所述训练数据和所述类别标签真实集合输入初始的标签分类模型，以提取所述训练数据的语义特征，并将提取得到的语义特征和所述训练数据进行逻辑运算，得到所述训练数据的融合特征，以及基于所述融合特征，计算各候选类别标签的数值，以表征各候选类别标签与所述训练语料的关联程度，获取数值符合预设的第一选取条件的候选类别标签，得到所述训练数据的类别标签预测集合；

误差计算模块，适于将所述类别标签真实集合和所述类别标签预测集合进行误差计算，得到结果误差值；

匹配模块，适于根据所述结果误差值，确定所述标签分类模型是否符合训练完成条件，并在所述标签分类模型符合训练完成条件时，确定所述标签分类模型完成训练；