[发明专利]一种基于半监督迁移学习的文本分类方法有效
| 申请号： | 202110914634.8 | 申请日： | 2021-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN113807171B | 公开（公告）日： | 2023-09-29 |
| 发明（设计）人： | 余肖生;张合欢;沈胜 | 申请（专利权）人： | 三峡大学 |
| 主分类号： | G06F18/241 | 分类号： | G06F18/241;G06F18/214;G06N3/0895;G06N3/096 |
| 代理公司： | 武汉高得专利代理事务所(普通合伙) 42268 | 代理人： | 杨如增 |
| 地址： | 443002 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于半监督迁移学习的文本分类方法，包括以下步骤：(1)数据集和数据预处理，获取少量标记数据集和大量未标记数据集，进行清洗和去噪操作，然后通过word2vec方法将数据集样本向量化，向量维度选取100；(2)数据增强，对未标记数据中的每个样本进行K次文本增强，增强方式为反译方式；(3)伪标签预判，将标记样本输入到预训练模型Bert中，采用微调的方法进行模型迁移；(4)样本混合；(5)文本分类，经过训练后得到的最好模型，可用来对测试集中的数据进行文本分类预测。该基于半监督迁移学习的文本分类方法结合半监督学习、迁移学习用于解决在文本分类领域中标注数据难以获取的问题，同时能够提高文本分类模型的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 迁移 学习 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
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