[发明专利]领域信息分类模型生成方法、分类方法、设备及存储介质

摘要

本发明提供领域信息分类方法，步骤包括对用户输入的领域指令信息进行预处理，获得领域指令文本；采用领域分词字典对领域指令文本进行分词，获得领域分词集合；对领域分词集合进行专有词替换遍历，获得指令数组，专有词为领域的代表性词语；采用词向量模型将指令数组转换为词向量数组；采用领域分类模型对词向量数组进行分类；本发明涉及领域信息分类模型生成方法；本发明还涉及电子设备与可读存储介质，用于执行领域信息分类模型生成方法或领域信息分类方法；本发明通过大量领域相关文本语料数据训练word2vec词向量模型，实现在语义信息不足的情况下能够扩展出更多的语义关系；采用深度学习算法训练分类器，提高了分类模型的分类准确率。

主权项

1.领域信息分类模型生成方法，其特征在于包括以下步骤：构建领域知识库，对领域知识库模型进行知识本体构建，生成领域知识库；生成词向量模型，采集若干领域的相关文本语料数据，采用所述领域知识库对所述相关文本语料数据进行分词，获得语料分词，采用word2vec训练所述语料分词，获得词向量模型；生成词向量，标注领域语料库的领域指令信息，获得标注领域语料库，对所述标注领域语料库的领域指令信息进行专有词替换，采用所述领域知识库对专有词替换后的领域语料库进行分词，获得领域语料库分词集合，采用所述词向量模型将所述领域语料库分词集合转换为词向量，所述专有词为领域的代表性词语；生成分类模型，选取若干所述词向量为深度学习算法的训练样本，调用所述深度学习算法训练分类器，获得分类模型。