[发明专利]一种文本分类方法有效
| 申请号： | 202110520242.3 | 申请日： | 2021-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN113344031B | 公开（公告）日： | 2022-12-27 |
| 发明（设计）人： | 张雷;杨竞潮 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 罗文群 |
| 地址： | 100084*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于深度学习与算法领域，尤其涉及一种文本分类方法。本发明在构建基于度量学习的三元组损失损失函数时，计算待分类文本与正类目标签之间的欧式距离、待分类文本与负类目标签之间的欧式距离和正类目标签与负类目标签之间的欧式距离，并得到三元组损失函数，同时加入了一个“粗筛‑精筛”的过程。本发明方法基于样本三元组，在优化待分类文本与正样本和负样本的距离之差的同时，加入一个系数同时优化正样本与负样本之间的距离，构造了两层的级联模型，相比于单层模型，有效提高了分类准确率。本发明的文本分类方法，应用简便，易于推广，除了文本分类任务也可以应用在计算机视觉等多种领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
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