[发明专利]基于人工智能的文章分类方法及装置、设备与可读介质在审
| 申请号： | 201710196073.6 | 申请日： | 2017-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN107168992A | 公开（公告）日： | 2017-09-15 |
| 发明（设计）人： | 陈亮宇;肖欣延;吕亚娟 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京鸿德海业知识产权代理事务所(普通合伙)11412 | 代理人： | 袁媛 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于人工智能的文章分类方法及装置、设备与可读介质。其方法包括通过获取目标文章的文本；对目标文章的文本进行至少两种不同分词粒度的分词处理，得到各分词粒度对应的分词；根据目标文章的各分词粒度对应的分词和在目标分类体系中预先训练的各层级的打分标签模型，预测目标文章与各层级上的各个主题类别的相似度；根据目标文章与各层级上的各个主题类别的相似度以及预设的相似度阈值，对目标文章在各层级上进行分类。本发明的技术方案，不仅对文章进行分类的准确性较高，而且能够自动地实现对文章进行分类，省时、省力，对文章分类的效率非常高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 人工智能 文章 分类 方法 装置 设备 可读 介质 | ||
【主权项】：
一种基于人工智能的文章分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标文章的文本；对所述目标文章的文本进行至少两种不同分词粒度的分词处理，得到各所述分词粒度对应的分词；根据所述目标文章的各所述分词粒度对应的分词和在目标分类体系中预先训练的各层级的打分标签模型，预测所述目标文章与各所述层级上的各个主题类别的相似度；根据所述目标文章与各所述层级上的各个主题类别的相似度以及预设的相似度阈值，对所述目标文章在各所述层级上进行分类。
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