[发明专利]文本分类方法、装置、介质和计算设备有效
| 申请号： | 201910480256.X | 申请日： | 2019-06-03 |
| 公开（公告）号： | CN110245232B | 公开（公告）日： | 2022-02-18 |
| 发明（设计）人： | 赵振宇;丁长林;张华 | 申请（专利权）人： | 网易传媒科技（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 吕朝蕙 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区西北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明的实施方式提供了一种文本分类方法。该方法包括：获取待分类文本；根据待分类文本，采用第一深度学习模型获取待分类文本的第一分类信息；在第一分类信息表征待分类文本的类别不是第一类别的情况下，采用第二深度学习模型确定待分类文本的类别。其中，优化得到第二深度学习模型的样本数据包括第一文本，该第一文本的第一分类信息表征的类别不是第一类别。本发明的方法采用两个深度学习模型确定文本分类，其中，第二深度学习模型的样本数据是经由第一深度学习模型召回得到的文本。因此可以提高样本数据中有效样本的浓度，从而减少样本标注，且能够提高分类预测的准确率。此外，本发明的实施方式还提供了一种文本分类装置、介质和计算设备。 | ||
| 搜索关键词： | 文本 分类 方法 装置 介质 计算 设备 | ||
【主权项】：
1.一种文本分类方法，包括：获取待分类文本；根据所述待分类文本，采用第一深度学习模型获取所述待分类文本的第一分类信息；在所述第一分类信息表征所述待分类文本的类别不是第一类别的情况下，采用第二深度学习模型确定所述待分类文本的类别，其中，优化得到所述第二深度学习模型的样本数据包括第一文本，所述第一文本的第一分类信息表征的类别不是所述第一类别。
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