[发明专利]模型生成方法、文本分类方法、装置及计算机可读存储介质在审
| 申请号： | 201910075725.X | 申请日： | 2019-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN109857868A | 公开（公告）日： | 2019-06-07 |
| 发明（设计）人： | 龙翔 | 申请（专利权）人： | 北京奇艺世纪科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35 |
| 代理公司： | 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 | 代理人： | 莎日娜 |
| 地址： | 100080 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种模型生成方法、文本分类方法、装置及计算机可读存储介质，属于计算机技术领域。该方法可以利用第一文本分类模型，根据样本文本包含的每个字的样本拼音向量及样本字向量，训练得到目标文本分类模型。这样，利用该生成的目标文本分类模型在对待分类文本进行分类时，能够基于该待分类文本中包含的字的拼音向量及字向量进行分类，由于通过拼音向量可以降低待分类文本中出现的错别字对分类准确性造成的偏差，同时，以字为单位进行分类，可以提高待分类文本包含的字被训练该目标文本分类模型时所使用的训练样本所覆盖的机率，进而进一步提高分类效果，提高目标文本分类模型的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 向量 分类模型 目标文本 待分类文本 拼音 计算机可读存储介质 模型生成 文本分类 分类 样本 计算机技术领域 文本分类模型 分类准确性 分类文本 分类效果 训练样本 样本文本 错别字 覆盖 | ||
【主权项】：
1.一种模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：将样本文本输入第一文本分类模型；根据所述样本文本包含的每个字的样本拼音向量及样本字向量，并利用所述第一文本分类模型，获取所述样本文本的预测类别值；基于所述样本文本的预测类别值以及所述样本文本的真实类别值，获取所述第一文本分类模型的损失值；若所述损失值在预设范围内，将所述第一文本分类模型作为目标文本分类模型。
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