[发明专利]目标对象分类方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本公开提供了一种目标对象分类方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能领域，尤其涉及深度学习领域。具体实现方案为：根据当前聚类参数，对多个目标对象的多个对象信息进行聚类操作，得到多个候选聚类方案；确定多个候选聚类方案各自的评价值；响应于检测到聚类操作的聚类粒度大于预定粒度，根据多个候选聚类方案中，与最大评价值对应的参考聚类方案，调整当前聚类参数，得到调整后的当前聚类参数；和将调整后的当前聚类参数作为当前聚类参数，并返回聚类操作；以及响应于检测到聚类粒度小于等于预定粒度，根据多个候选聚类方案中与最大评价值对应的候选聚类方案，确定多个目标对象的分类结果。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习领域，更具体地，本公开提供了一种目标对象分类方法、装置、电子设备以及存储介质。

背景技术

随着互联网的快速发展，互联网上的文档数量很多，并且仍在以每日千万的数量激增。面对海量的文档，可以先对文档进行分类，然后基于文档的类别进行信息的搜索和推荐，从而使用户从海量的文档中获取所需信息。但是目前对文档进行分类的过程中，存在分类效果差、分类效率低的问题，进而影响后续搜索和推荐的效果。

发明内容

本公开提供了一种目标对象分类方法、装置、电子设备以及存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种目标对象分类方法，包括：根据当前聚类参数，对多个目标对象的多个对象信息进行聚类操作，得到多个候选聚类方案；确定多个候选聚类方案各自的评价值；响应于检测到聚类操作的聚类粒度大于预定粒度，根据多个候选聚类方案中，与最大评价值对应的参考聚类方案，调整当前聚类参数，得到调整后的当前聚类参数；和将调整后的当前聚类参数作为当前聚类参数，并返回聚类操作；以及响应于检测到聚类粒度小于等于预定粒度，根据多个候选聚类方案中与最大评价值对应的候选聚类方案，确定多个目标对象的分类结果。

根据本公开的另一方面，提供了一种目标对象分类装置，包括聚类模块、第一确定模块、调整模块和第二确定模块。聚类模块用于根据当前聚类参数对多个目标对象的多个对象信息进行聚类操作，得到多个候选聚类方案。第一确定模块用于确定多个候选聚类方案各自的评价值。调整模块，用于响应于检测到聚类操作的聚类粒度大于预定粒度，根据多个候选聚类方案中，与最大评价值对应的参考聚类方案，调整当前聚类参数，得到调整后的当前聚类参数；和将调整后的当前聚类参数作为当前聚类参数，并返回聚类操作。第二确定模块用于响应于检测到聚类粒度小于等于预定粒度，根据多个候选聚类方案中与最大评价值对应的候选聚类方案，确定多个目标对象的分类结果。

根据本公开的另一个方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本公开提供的方法。

根据本公开的另一个方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行本公开提供的方法。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是根据本公开实施例的目标对象分类方法和装置的应用场景示意图；

图2是根据本公开实施例的目标对象分类方法的示意流程图；

图3是根据本公开实施例的目标对象分类方法的示意原理图；

图4A是根据本公开实施例的目标对象分类方法的示意原理图；

图4B是根据本公开实施例的确定对象信息阶段的示意原理图；

图4C是根据本公开实施例的分类阶段的示意原理图；