[发明专利]基于深度学习模型的处警警情类别确定方法和装置在审
| 申请号： | 202010307543.3 | 申请日： | 2020-04-17 |
| 公开（公告）号： | CN113111171A | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 彭涛 | 申请（专利权）人： | 北京明亿科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/284;G06F40/289;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/18 |
| 代理公司： | 北京植德律师事务所 11780 | 代理人： | 唐华东 |
| 地址： | 100021 北京市朝阳区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开实施例公开了基于深度学习模型的处警警情类别确定方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：将待分类处警文本进行切词得到相应的分词序列；基于所得到的分词序列确定待分类处警文本的文本特征向量；对于预设处警警情类别集合中的每个处警警情类别，将文本特征向量输入与该处警警情类别对应的分类模型，得到用于指示待分类处警文本是否属于该处警警情类别的分类结果，其中，与各处警警情类别对应的分类模型是基于深度学习模型训练得到的；用预设处警警情类别集合中的各目标处警警情类别生成待分类处警文本对应的处警警情类别集合，其中，分类结果指示待分类处警文本属于目标处警警情类别。该实施方式实现了自动对处警文本进行处警警情分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 模型 处警警情 类别 确定 方法 装置 | ||
【主权项】：
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