[发明专利]一种基于自监督对比学习的文本分类方法在审
| 申请号： | 202110406702.X | 申请日： | 2021-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN113139053A | 公开（公告）日： | 2021-07-20 |
| 发明（设计）人： | 程良伦;王德培;张伟文;李睿濠;谭骏铭 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510090 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于自监督对比学习的文本分类方法，涉及自然语言处理的技术领域，所述方法包括：获取样本文本和每个样本文本对应的类别标签；将样本文本分为训练集、验证集和测试集并构建初始分类模型；对所有样本文本进行预处理；将所有预处理后的样本文本输入初始分类模型，基于训练集中的样本文本，利用自监督对比学习方法对初始分类模型进行预训练；利用验证集中的样本文本，对预训练后的初始分类模型进行调整；利用测试集中的样本文本对调整后的初始分类模型进行测试，获得最终分类模型；将待分类文本输入最终分类模型，获得待分类结果。本发明实现了在少量具有标注的数据下快速学习，数据成本低，分类结果准确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 对比 学习 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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