[发明专利]模型训练、词条分类方法、装置、设备、存储介质及程序

说明书

本公开提供了模型训练、词条分类方法、装置、设备、存储介质及程序，涉及人工智能中的机器学习和自然语言处理技术领域。具体实现方案为：获取预设的多个对象类别，以及所述多个对象类别中不同对象类别之间的交集关系，具有交集关系的不同对象类别所指示的对象中存在重叠部分，根据所述多个对象类别中不同对象类别之间的交集关系，以及所述多个对象类别对应的训练样本，进行子模型训练，得到分类模型；其中，所述分类模型包括多个所述子模型，具有交集关系的对象类别所对应的子模型不同。这样，可以利用训练后的分类模型对对象进行分类，从而提高对象类别的准确性。

技术领域

本公开涉及人工智能中的机器学习和自然语言处理技术领域，尤其涉及一种模型训练、词条分类方法、装置、设备、存储介质及程序。

背景技术

词条是构成网络百科全书的基本单元，是对各种概念、事物、现象及最新发现等概念的解释。

在词条的各类应用场景中，通常是根据词条的类别对词条进行处理，因此，词条类别的准确性直接影响词条质量以及词条应用的效果。通常，一个词条的类别是由用户在创建该词条的过程中从多个预设类别中手动选择的，受到用户主观因素的影响，使得词条类别的准确性较低。

发明内容

本公开提供了一种模型训练、词条分类方法、装置、设备、存储介质及程序。

根据本公开的第一方面，提供了一种分类模型的训练方法，包括：

获取预设的多个对象类别，以及所述多个对象类别中不同对象类别之间的交集关系，具有交集关系的不同对象类别所指示的对象中存在重叠部分；

根据所述多个对象类别中不同对象类别之间的交集关系，以及所述多个对象类别对应的训练样本，进行子模型训练，得到所述分类模型；其中，所述分类模型包括多个所述子模型，具有交集关系的对象类别所对应的子模型不同。

根据本公开的第二方面，提供了一种词条分类方法，包括：

获取待分类词条的内容；

将所述待分类词条的内容输入已训练好的分类模型，所述分类模型包括多个子模型；

根据所述多个子模型的输出结果，确定所述词条对应的至少一个目标类别；

其中，所述分类模型是采用如第一方面所述的方法训练得到的。

根据本公开的第三方面，提供了一种分类模型的训练装置，包括：

获取模块，用于获取预设的多个对象类别，以及所述多个对象类别中不同对象类别之间的交集关系，具有交集关系的不同对象类别所指示的对象中存在重叠部分；

训练模块，用于根据所述多个对象类别中不同对象类别之间的交集关系，以及所述多个对象类别对应的训练样本，进行子模型训练，得到所述分类模型；其中，所述分类模型包括多个所述子模型，具有交集关系的对象类别所对应的子模型不同。

根据本公开的第四方面，提供了一种词条分类装置，包括：

获取模块，用于获取待分类词条的内容；

处理模块，用于将所述待分类词条的内容输入已训练好的分类模型，所述分类模型包括多个子模型；

确定模块，用于根据所述多个子模型的输出结果，确定所述词条对应的至少一个目标类别；

其中，所述分类模型是采用如第一方面所述的方法训练得到的。

根据本公开的第五方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，