[发明专利]一种数据分类方法及计算设备

权利要求书

1.一种数据分类方法，在计算设备中执行，包括：

获取待分类的数据；

将所述数据输入预设的多标签分类模型，以便所述多标签分类模型输出所述数据属于每一个类别的概率，其中，所述多标签分类模型在训练时的损失函数适于提高目标类别的分类准确率；

当最大概率对应的类别为所述目标类别，且所述最大概率大于等于预设的概率阈值时，将目标类别作为所述数据所属的类别。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述损失函数适于对训练样本的真实类别标签不是所述目标类别，但所述多标签分类模型输出的类别为所述目标类别的情形进行惩罚。

3.如权利要求1或2所述的方法，其中，所述多标签分类模型的损失函数为：

其中，C为类别的数量；

y_j用于表示训练样本的真实类别标签是否为第j个类别，当y_j＝1时，表示训练样本的真实类别标签是第j个类别，当y_j＝0时，表示训练样本的真实类别标签不是第j个类别；

p_j为多标签分类模型输出的训练样本属于第j个类别的概率；

λ_j为第j个类别的权重，其中，所述目标类别的权重大于其他类别的权重。

4.如权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，所述多标签分类模型的最后一个处理层为激活层，所述激活层包括与类别数量相同的Sigmoid激活函数，所述Sigmoid激活函数的输出为所述数据属于相应类别的概率。

5.如权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，当最大概率对应的类别为所述目标类别，且所述最大概率小于所述概率阈值时，将除所述目标类别之外概率最大的类别作为所述数据所属的类别。

6.如权利要求1-5中任一项所述的方法，其中，当最大概率对应的类别不是所述目标类别时，将最大概率对应的类别作为所述数据所属的类别。

7.如权利要求1所述的方法，其中，所述数据为语音通话音频，

所述类别包括：明确有意向、可能有意向、明确无意向，其中，明确有意向为所述目标类别。

8.一种计算设备，包括：

至少一个处理器和存储有程序指令的存储器；

当所述程序指令被所述处理器读取并执行时，使得所述计算设备执行如权利要求1-7中任一项所述的数据分类方法。

9.一种存储有程序指令的可读存储介质，当所述程序指令被计算设备读取并执行时，使得所述计算设备执行如权利要求1-7中任一项所述的数据分类方法。