[发明专利]半监督文本分类模型训练方法、文本分类方法、系统、设备及介质有效
| 申请号： | 202010599107.8 | 申请日： | 2020-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN111723209B | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 刘江宁;鞠剑勋;李健 | 申请（专利权）人： | 上海携旅信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/216;G06F18/214;G06F18/2415 |
| 代理公司： | 上海弼兴律师事务所 31283 | 代理人： | 薛琦;张冉 |
| 地址： | 201803 上海市嘉*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种半监督文本分类模型训练方法、文本分类方法、系统、设备及介质，该训练方法包括：获取初始样本集；对未标注样本增强得到数据增强样本；将未标注样本和数据增强样本输入文本分类模型，得到嵌入向量以及属于各分类标签的预测概率；针对各未标注样本，获取其与对应数据增强样本的嵌入向量均值作为新样本；针对各未标注样本，获取其与对应数据增强样本属于各分类标签的预测概率均值锐化后作为新样本的标签估计结果；校验新样本是否可信，若可信标记为可信任新样本；根据标注样本及可信任新样本构建置信样本集并进行扩充得到目标样本集；根据目标样本集对文本分类模型进行训练。本发明在标注样本缺乏的情况下提高文本分类的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 监督 文本 分类 模型 训练 方法 系统 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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