[发明专利]一种用于文本分类的半监督学习方法和系统在审
| 申请号： | 202110173996.6 | 申请日： | 2021-02-09 |
| 公开（公告）号： | CN112528030A | 公开（公告）日： | 2021-03-19 |
| 发明（设计）人： | 李越超 | 申请（专利权）人： | 中关村科学城城市大脑股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京劲创知识产权代理事务所(普通合伙) 11589 | 代理人： | 王闯 |
| 地址： | 100081 北京市海淀区中关*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供的一种用于文本分类的半监督学习方法和系统，包括：获取用于相关任务的样本集，所述样本集包括标注样本集和未标记样本集；对所述样本集进行预处理；对预处理后的未标记样本集进行预测和分类标注，对所述样本集进行扩充；采用扩充后的样本集，对深度学习模型进行训练。该方法该方法能够监督学习中缺少标签数据的问题，以及利用未标注的数据和标注的样本集来学习任务，并且使用无监督方法中的聚类方法解决缺少类别标签的情况。在本文提出的方法中，少量标注数量的情况下，极大的提高文本分类的效率，降低人工成本，以及提高无监督分类的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 文本 分类 监督 学习方法 系统 | ||
【主权项】：
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