[发明专利]一种文档分类的方法及装置

权利要求书

1.一种文档分类的方法，其特征在于，包括：

S1：获取多个训练文档，确定每个训练文档对应的类别；

S2：根据每个类别对应的训练文档，确定每个类别的特征向量，所述特 征向量包括：在对应的当前类别中出现的词串，每个词串出现在当前类别的 出现概率；

S3：获取当前待分类文档，从当前待分类文档中，提取当前待分类文档 的匹配特征向量，所述匹配特征向量包括：当前待分类文档中出现的待匹配 词串；

S4：根据所述匹配特征向量中的待匹配词串和每个类别的特征向量中的 出现概率，确定所述匹配特征向量与每个类别的特征向量的相似度；

S5：将相似度最高的特征向量对应的类别作为所述当前待分类文档的类 别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2，包括：

将每个类别对应的训练文档处理成纯文本文档，对每个训练文档对应的 纯文本文档进行分词，获得每个训练文档对应的多个单词；

将每个训练文档中相邻的预设值个单词组成词串，确定每个词串对应的 类别的出现概率；

根据每个类别对应的训练文档中的每个词串在对应的类别的出现概率， 确定每个类别的特征向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述S3，包括：

将当前待分类文档处理成纯文本文档，对当前待分类文档对应的纯文本 文档进行分词，获得当前待分类文档对应的多个单词；

将当前待分类文档中相邻的所述预设值个单词组成词串；

根据当前待分类文档中的词串确定所述匹配特征向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S4，包括：

根据每个类别的特征向量，确定每个所述待匹配词串在每个类别的出现 概率；

针对每个类别，确定所述当前待分类文档的所有待匹配词串在当前类别 的出现概率之和，将当前类别对应的出现概率之和作为当前类别对应的相似 度。

5.根据权利要求1-4中任一所述的方法，其特征在于，在所述S2之后， 在所述S3之前，还包括：

A1：获取多个测试文档，确定每个测试文档的实际类别；

A2：从每个测试文档中，获取待测试词串；

A3：根据每个类别的特征向量，确定每个待测试词串在每个类别的出现 概率；

A4：针对每个类别，确定所述当前测试文档的所有待测试词串在当前类 别的出现概率之和；

A5：将出现概率之和最大的类别作为所述当前测试文档对应的匹配类 别；

A6：根据每个测试文档的匹配类别和每个测试文档的实际类别，确定每 个类别对应的分类准确率；

A7：分别判断每个类别对应的分类准确率是否大于等于预设准确率阈 值，如果是，则执行步骤S3，否则，执行步骤A8；

A8：将所述多个测试文档作为所述训练文档，执行步骤S1。

6.一种文档分类的装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取多个训练文档，确定每个训练文档对应的类别；

训练单元，用于根据每个类别对应的训练文档，确定每个类别的特征向 量，所述特征向量包括：在对应的当前类别中出现的词串，每个词串出现在 当前类别的出现概率；

第二获取单元，用于获取当前待分类文档，从当前待分类文档中，提取 当前待分类文档的匹配特征向量，所述匹配特征向量包括：当前待分类文档 中出现的待匹配词串；

确定单元，用于根据所述匹配特征向量中的待匹配词串和每个类别的特 征向量中的出现概率，确定所述匹配特征向量与每个类别的特征向量的相似 度；

分类单元，用于将相似度最高的特征向量对应的类别作为所述当前待分 类文档的类别。