[发明专利]文本分类方法、装置、计算机设备及存储介质有效
| 申请号： | 201910853548.3 | 申请日： | 2019-09-10 |
| 公开（公告）号： | CN110597991B | 公开（公告）日： | 2021-08-17 |
| 发明（设计）人： | 缪畅宇 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/33 |
| 代理公司： | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人： | 祝亚男 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请是关于一种文本分类方法，涉及自然语言处理技术领域。该方法包括：生成包含至少两条待分类文本的长文本；通过自注意力子模型对长文本进行处理，获得长文本中的各个词的融合词向量，自注意力子模型用于在各个词的原始词向量中融合各个词之间的关联关系；通过输出子模型对长文本中的各个词的融合词向量进行处理，获得至少两条待分类文本的分类结果。本方案实现在基于多文本分类的人工智能场景下，对不同的待识别文本之间进行词的关联关系融合，在通过输出子模型进行分类的过程中，可以实现结合各个待分类文本之间的关联关系进行文本分类，扩展了文本分类的信息依据，提高了多文本分类的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 文本 分类 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种文本分类方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取至少两条待分类文本，每条所述待分类文本中包含至少一个词；/n生成包含所述至少两条待分类文本的长文本；/n通过分类模型中的自注意力子模型对所述长文本进行处理，获得所述长文本中的各个词的融合词向量，所述自注意力子模型用于在所述各个词的原始词向量中融合所述各个词之间的关联关系；/n通过所述分类模型中的输出子模型对所述长文本中的各个词的融合词向量进行处理，获得所述至少两条待分类文本的分类结果；所述分类结果用于指示所述至少两条待分类文本中的目标文本；/n其中，所述分类模型是通过训练数据集训练获得的模型，所述训练数据集中包含至少两条训练数据，每条所述训练数据包括由至少一个正样本文本和至少一个负样本文本组成的长文本样本，以及所述长文本样本的标注结果。/n
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