[发明专利]一种基于多任务学习的多标签文本分类方法和装置有效
| 申请号： | 201910491948.4 | 申请日： | 2019-06-06 |
| 公开（公告）号： | CN110377727B | 公开（公告）日： | 2022-06-17 |
| 发明（设计）人： | 杨志明 | 申请（专利权）人： | 深思考人工智能机器人科技（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35 |
| 代理公司： | 北京德琦知识产权代理有限公司 11018 | 代理人： | 杜志敏;宋志强 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区上*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种基于多任务学习的多标签文本分类方法和装置，所述方法包括：获取训练样本，建立针对多标签文本分类的多任务学习模型；其中，所述多任务学习模型包括共享层和多特定任务层；所述共享层用于获取文本信息中的上下文关联信息；所述多特定任务层用于针对共享层输出的特征向量进行多任务分类；获取待分类的文本信息时，基于所述多任务学习模型获取该待分类的文本信息的分类标签。该方法能够更准确地进行多标签文本分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 学习 标签 文本 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于多任务学习的多标签文本分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练样本，建立针对多标签文本分类的多任务学习模型；其中，所述多任务学习模型包括共享层和多特定任务层；所述共享层用于获取文本信息中的上下文关联信息；所述多特定任务层用于针对共享层输出的特征向量进行多任务分类；获取待分类的文本信息时，基于所述多任务学习模型获取该待分类的文本信息的分类标签。
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