[发明专利]内容分类方法、装置、设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种内容分类方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待分类的内容和提示模板，所述提示模板中包括多个提示字符和待填充位，所述提示模板为任一分类标准对应的提示模板；

基于所述内容和所述提示模板，确定所述待填充位对应的填充内容；

基于所述填充内容，确定所述内容在所述分类标准下对应的内容类别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述内容和所述提示模板，确定所述待填充位对应的填充内容，包括：

确定所述内容对应的内容特征向量，所述内容特征向量包括所述内容中的各个子内容对应的特征向量；

确定所述提示模板对应的模板特征向量，所述模板特征向量包括各个提示字符对应的特征向量和所述待填充位对应的初始特征向量；

基于所述内容特征向量和所述模板特征向量，确定第一特征向量，所述第一特征向量为所述模板特征向量和所述内容特征向量相互影响后的特征向量中所述待填充位所在位置对应的特征向量；

将所述第一特征向量输入掩码语言模型，基于所述掩码语言模型的输出结果，得到所述待填充位对应的填充内容。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述内容特征向量和所述模板特征向量，确定第一特征向量，包括：

对所述内容特征向量和所述模板特征向量进行拼接，得到第二特征向量，所述第二特征向量用于表征所述内容和所述提示模板；

将所述第二特征向量输入语言表征模型，得到第三特征向量，所述第三特征向量的维度与所述第二特征向量的维度相同，所述第三特征向量为所述模板特征向量和所述内容特征向量相互影响后的特征向量；

将所述第三特征向量中位于目标维度的特征向量作为所述第一特征向量，所述目标维度为所述初始特征向量在所述第二特征向量中的维度。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述内容对应的内容特征向量，包括：

确定所述内容中包括的子内容对应的特征向量；

对所述子内容对应的特征向量进行拼接，得到所述内容对应的内容特征向量。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述内容中包括的子内容为图像；所述确定所述内容中包括的子内容对应的特征向量，包括：

将所述图像输入图像向量确定模型，得到参考特征向量；

基于所述参考特征向量和第一类型向量，确定所述图像对应的特征向量，所述第一类型向量是指内容类型为图像时的特征向量。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述内容中包括的子内容为文本；所述确定所述内容中包括的子内容对应的特征向量，包括：

确定所述文本中各个文本字符对应的字符向量；

确定所述文本中各个文本字符所在的位置对应的位置向量；

基于所述各个文本字符对应的字符向量、所述各个文本字符所在的位置对应的位置向量和第二类型向量，确定所述各个文本字符对应的特征向量，所述第二类型向量是指内容类型为文本时的特征向量；

对所述各个文本字符对应的特征向量进行拼接，得到所述文本对应的特征向量。

7.根据权利要求1至6任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述填充内容，确定所述内容在所述分类标准下对应的内容类别，包括：

将所述填充内容作为所述内容在所述分类标准下对应的内容类别；

或者，获取所述分类标准对应的候选类别；基于所述填充内容与所述候选类别的匹配度，确定所述内容在所述分类标准下对应的内容类别。