[发明专利]一种基于有监督对比学习的细粒度文本分类方法在审
| 申请号： | 202210430095.5 | 申请日： | 2022-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN114757289A | 公开（公告）日： | 2022-07-15 |
| 发明（设计）人： | 徐建;李晓冬;阮国庆;王羽 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F40/30;G06F40/289 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 黄振华 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于有监督对比学习的细粒度文本分类方法，包括：步骤1，构建文本分类模型，并定义层级分类体系，细粒度刻画类别；步骤2，选取样本，并对于每个样本合理构建正负例，进行数据增广；步骤3，基于交叉熵损失和对比损失对文本分类模型进行联合训练，实现细粒度文本分类。针对细粒度文本分类的实际需求，定义层级分类体系；为了区分细粒度文本分类，引入基于对比学习的损失函数；为了构建样本的正例，提出了一种基于随机替换的数据增广方式；提出一种基于对比损失和交叉熵损失相结合的细粒度文本分类方法，引入了对比学习的思想解决细粒度文本分类问题，保证同类别样本较近的语义距离。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 对比 学习 细粒度 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
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