文本分類樣本的構(gòu)建方法和文本分類模型的訓(xùn)練方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202011593010.2 申請日 -
公開（公告）號 CN112711660A 公開（公告）日 2021-04-27
申請公布號 CN112711660A 申請公布日 2021-04-27
分類號 G06F16/34;G06F16/35;G06F40/258;G06K9/62 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 唐永鵬;劉碩凌;梁植斌;李正非;徐思文 申請（專利權(quán)）人 易方達(dá)基金管理有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京英特普羅知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 程超
地址 519000 廣東省珠海市橫琴新區(qū)寶華路6號105室-42891（集中辦公區(qū)）
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提供了文本分類樣本的構(gòu)建方法和文本分類模型的訓(xùn)練方法。該方法包括：獲取訓(xùn)練文本集；將訓(xùn)練文本轉(zhuǎn)化為輸入向量；對訓(xùn)練文本集中一定數(shù)量的訓(xùn)練文本進(jìn)行分類結(jié)果標(biāo)注得到訓(xùn)練樣本集；通過訓(xùn)練樣本集對預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到對應(yīng)一級標(biāo)簽的第一分類模型和對應(yīng)二級標(biāo)簽的第二分類模型；獲取訓(xùn)練文本集中訓(xùn)練樣本集之外的訓(xùn)練文本，作為擴(kuò)充文本；將擴(kuò)充文本對應(yīng)的輸入向量分別輸入至第一分類模型和第二分類模型，得到一級標(biāo)簽概率向量和二級標(biāo)簽概率向量；計(jì)算二級標(biāo)簽概率向量中每個(gè)元素與一級標(biāo)簽概率向量中對應(yīng)元素的乘積；根據(jù)該乘積確定擴(kuò)充文本對應(yīng)的分類結(jié)果，以對訓(xùn)練樣本集進(jìn)行擴(kuò)充。通過本發(fā)明，能夠?qū)崿F(xiàn)樣本的快速標(biāo)注。