[发明专利]文本分类方法及装置、计算机可读存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种文本分类方法，其特征在于，所述文本分类方法包括：

获取输入文本，并确定所述输入文本对应的初始编码；

获取所述输入文本中的目标关键词，并获取所述目标关键词的目标分类信息；

根据所述目标分类信息确定所述目标关键词对应的参考编码；

根据所述初始编码和所述参考编码确定所述输入文本对应的目标向量；

根据所述目标向量利用预训练的文本分类模型确定所述输入文本的目标类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取输入文本包括：

获取用户输入的语音信息，对所述语音信息执行语音文字转换，以得到所述输入文本。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述输入文本对应的初始编码，包括：

获取预配置的文字编码表；

根据所述输入文本和所述文字编码表确定所述输入文本对应的初始编码。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述输入文本中的目标关键词，并获取所述目标关键词的目标分类信息，包括：

获取预配置的关键词词表，所述关键词词表中包括多个关键词以及所述关键词对应的分类信息；

根据所述关键词词表确定所述输入文本的目标关键词，并获取所述输入文本中的所述目标关键词的目标分类信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

以预设时间为间隔更新所述关键词词表。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述参考编码和所述初始编码均为矩阵，所述根据所述目标分类信息确定所述关键词对应的参考编码，包括：

根据所述初始编码列数确定所述参考编码的列数；

根据所述目标分类信息中的类型数量确定所述参考编码的行数；

根据所述目标分类信息确定所述参考编码中的各元素的值，以确定所述参考编码。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述初始编码和所述参考编码确定所述输入文本对应的目标向量，包括：

分别对上述初始编码和所述参考编码进行矢量化得到初始向量和参考向量；

对所述参考向量和所述初始向量进行拼接得到所述目标向量。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括获取预训练的文本分类模型的步骤，包括：

获取一初始模型；

获取多个文本数据，并确定各所述文本数据对应的第一编码；

获取各所述文本数据中的参考关键词，并获取所述参考关键词对应的参考分类信息；

根据所述参考分类信息确定所述参考关键词对应的第二编码；

根据所述第一编码和所述第二编码得到所述文本数据对应的文本向量；

确定各所述文本数据对应的参考类型，并利用各所述文本数据的参考类型以及各所述文本数据对应的文本向量训练所述初始模型得到预训练的文本分类模型。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述目标类型和所述输入文本，生成与所述输入文本对应的控制指令，以根据所述控制指令控制所述终端设备。

10.一种文本分类装置，其特征在于，所述文本分类装置包括：

第一获取模块，用于获取输入文本，并确定所述输入文本对应的初始编码；

第二获取模块，用于获取所述输入文本中的目标关键词，并获取所述目标关键词的目标分类信息；

第一确定模块，用于根据所述目标分类信息确定所述目标关键词对应的参考编码；

第二确定模块，用于根据所述初始编码和所述参考编码确定所述输入文本对应的目标向量；

文本分类模块，用于根据所述目标向量利用预训练的文本分类模型确定所述输入文本的目标类型。