[发明专利]一种基于半监督学习的招标文本分类方法与系统有效
| 申请号： | 202110512134.1 | 申请日： | 2021-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN113420145B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 陈家银;潘帅;张伟;陈曦;麻志毅 | 申请（专利权）人： | 杭州未名信科科技有限公司;浙江省北大信息技术高等研究院 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/242;G06F40/284;G06N3/0464;G06N3/088 |
| 代理公司： | 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 | 代理人： | 谷波 |
| 地址： | 311200 浙江省杭州市萧*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本申请涉及招标文本分类技术领域，更为具体来说，本申请涉及一种基于半监督学习的招标文本分类方法与系统。所述方法包括以下步骤：种子词库构建步骤，借助大规模语料库生成词嵌入向量和类别TFS‑IDF值，基于所述词嵌入向量和类别TFS‑IDF值获得领域种子词库；无监督学习步骤，基于所述种子词库构建无监督分类模型，过滤掉负样本，并将疑似正样本输入到有监督模型中；有监督学习步骤，对所述疑似正样本进行少量标注，训练文本卷积神经网络模型进行预测，得到最终文本分类标签。本申请提出的招标文本分类方法与系统能有效地解决招标文本分类任务中数据不平衡性问题，并能在少量的标注数据下取得可观的识别效果，进而提高企业商情挖掘的质量与效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 招标 文本 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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