[发明专利]一种标签分类的方法、相关装置、设备以及存储介质

权利要求书

1.一种标签分类的方法，其特征在于，包括：

获取目标对象所对应的对象文本信息；

根据所述对象文本信息，从外部数据源集合中获取关联文本信息，其中，所述外部数据源集合包括至少一类外部数据源；

根据所述关联文本信息获取所述目标对象所对应的基础标签集合，其中，所述基础标签集合中包括至少一个基础标签；

根据所述对象文本信息获取至少一个文本片段，其中，所述文本片段属于候选文本片段集合中的候选文本片段；

获取所述至少一个文本片段中每个文本片段所对应的权重值；

根据所述每个文本片段所对应的权重值以及所述每个文本片段所对应的预设概念标签分布，计算得到所述目标对象所对应的第一概念标签分布；

根据所述对象文本信息，从第五外部数据源中获取相似对象文本信息集合，其中，所述相似对象文本信息集合包括至少一个相似对象文本信息，所述相似对象文本信息与所述对象文本信息具有映射关系；

针对所述相似对象文本信息集合中的每个相似对象文本信息，获取所述相似对象文本信息中每个文本片段所对应的权重值；

针对所述相似对象文本信息集合中的每个相似对象文本信息，根据所述相似对象文本信息中每个文本片段所对应的权重值以及所述每个文本片段所对应的预设概念标签分布，计算得到第四概念标签分布；

根据所述每个相似对象文本信息所对应的第四概念标签分布，计算得到平均概念标签分布；

获取所述对象文本信息中每个文本片段所对应的权重值；

根据所述对象文本信息中每个文本片段所对应的权重值、预设概念标签分布以及所述平均概念标签分布，计算得到所述目标对象所对应的第二概念标签分布；

根据所述对象文本信息以及所述基础标签集合生成字嵌入向量、分段嵌入向量以及位置嵌入向量，其中，所述对象文本信息包括第一对象信息以及第二对象信息；

根据所述对象文本信息从对象标签矩阵中获取目标对象标签向量，其中，所述对象标签矩阵包括至少一个对象标签向量；

根据所述字嵌入向量、所述分段嵌入向量、所述位置嵌入向量以及所述目标对象标签向量，生成目标输入向量；

基于所述目标输入向量，通过标签分类模型获取所述目标对象所对应的第三概念标签分布；

根据所述至少一个概念标签分布，确定所述目标对象所对应的目标概念标签分布，其中，所述目标概念标签分布用于表示所述目标对象对应概念标签的概率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述对象文本信息，从外部数据源集合中获取关联文本信息，包括：

根据所述对象文本信息，从第一外部数据源、第二外部数据源、第三外部数据源以及第四外部数据源中的至少一类外部数据源中，获取所述关联文本信息，其中，所述第一外部数据源为应用点击日志信息，所述第二外部数据源为公众号文本信息，所述第三外部数据源为百科搜索结果，所述第四外部数据源为元搜索结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述关联文本信息获取所述目标对象所对应的基础标签集合，包括：

若所述关联文本信息中包括至少两个文本信息，则从所述至少两个文本信息中获取待选基础标签集合，其中，所述待选基础标签集合包括M个待选基础标签，所述待选基础标签包括至少一个词语，且所述待选基础标签满足短语质量条件，所述M为大于或等于1的整数；

获取所述待选基础标签集合中所述待选基础标签与所述对象文本信息之间的相关度；

根据所述待选基础标签集合中所述待选基础标签与所述对象文本信息之间的相关度，从所述M个待选基础标签中确定所述目标对象所对应的所述基础标签集合，其中，所述基础标签集合包括N个基础标签，所述N为大于或等于1，且小于或等于所述M的整数。