[发明专利]文本分类、文本处理方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种文本分类方法，其特征在于，应用于服务器，包括：

获取待分类话题文本和至少一个待预测话题标签的标签描述信息；

提取所述待分类话题文本的目标文本特征，并提取每个所述待预测话题标签的标签描述信息的标签描述特征；

确定所述目标文本特征和每个所述标签描述特征之间的标签相关性，得到至少一个标签相关性；

基于所述至少一个标签相关性，在所述至少一个待预测话题标签中确定与所述待分类话题文本相匹配的目标话题标签。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标文本特征中包含多个子文本特征，每个子文本特征对应所述待分类话题文本中每个第一单位文本；

所述确定所述目标文本特征和每个所述标签描述特征之间的标签相关性，包括：

基于所述目标文本特征和所述标签描述特征，确定每个所述第一单位文本的相关系数，其中，所述相关系数用于表征该第一单位文本与对应待预测话题标签之间的标签相关程度；

基于每个所述第一单位文本的相关系数，对各个所述第一单位文本的子文本特征进行加权求和计算，并根据计算结果确定所述标签相关性。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标文本特征和所述标签描述特征，确定每个所述第一单位文本的相关系数，包括：

基于每个所述第一单位文本的子文本特征，确定该第一单位文本的第一子相关系数；

基于所述目标文本特征和所述标签描述特征确定第二子相关系数；

基于所述第一子相关系数和所述第二子相关系数之间的比值确定所述相关系数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述第一单位文本的子文本特征，确定该第一单位文本的第一子相关系数，包括：

基于每个所述第一单位文本的子文本特征和预设权重矩阵，确定该第一单位文本的第一权重；

基于所述第一权重确定所述第一子相关系数。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述标签描述特征中包含多个第二单位文本；

所述基于所述目标文本特征和所述标签描述特征确定第二子相关系数，包括：

基于所述目标文本特征和预设权重矩阵确定各个第一单位文本的第二权重；

基于所述标签描述特征和所述预设权重矩阵确定各个第二单位文本的第三权重；

基于所述第二权重和所述第三权重确定所述第二子相关系数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待分类话题文本和至少一个待预测话题标签的标签描述信息，包括：

获取待处理的原始文本数据，并确定所述原始文本数据中所包含的文本类型标识；

基于所述文本类型标识确定所述原始文本数据的数据分割位置，并基于所述数据分割位置对所述原始文本数据进行分割处理，得到所述待分类话题文本和所述标签描述信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述待分类话题文本的目标文本特征，包括：

确定所述待分类话题文本中每个第一单位文本的目标向量，其中，所述目标向量中的元素用于指示该第一单位文本和每个预设单位文本之间的映射关系；

在所述待分类话题文本中全部第一单位文本的目标向量中提取所述待分类话题文本的关键特征向量，并将所述关键特征向量确定为所述目标文本特征。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待分类话题文本包括以下至少之一：话题标题文本、话题摘要文本、话题标签描述文本。