[发明专利]一种数据打标签分类方法、装置、终端及存储介质在审
| 申请号： | 201910556460.5 | 申请日： | 2019-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN110413775A | 公开（公告）日： | 2019-11-05 |
| 发明（设计）人： | 孙瑛瑛;陈生;闫刚;楚国庆;金竹;刘洋 | 申请（专利权）人： | 北京清博大数据科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35 |
| 代理公司： | 北京联瑞联丰知识产权代理事务所(普通合伙) 11411 | 代理人： | 苏友娟 |
| 地址： | 100044 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种数据打标签分类方法、装置、终端及存储介质，该方法包括：对已打标签文本进行预处理，分别生成词向量训练集和BERT语言训练集；分别通过所述词向量训练集对多种神经网络模型中的每种进行训练，且通过所述BERT语言训练集对BERT分类模型进行训练；根据训练结果确定融合模型；根据所述融合模型对目标数据进行打标签分类。本发明提供的数据打标签分类方法、装置、终端及存储介质，可以对海量数据进行打标签分类，提高了分类的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 标签分类 存储介质 数据打 语言训练 终端 词向量 训练集 预处理 神经网络模型 标签文本 分类模型 海量数据 目标数据 训练结果 融合 分类 | ||
【主权项】：
1.一种数据打标签分类方法，其特征在于，包括：对已打标签文本进行预处理，分别生成词向量训练集和BERT语言训练集；分别通过所述词向量训练集对多种神经网络模型中的每种进行训练，且通过所述BERT语言训练集对BERT分类模型进行训练；根据训练结果确定融合模型；根据所述融合模型对目标数据进行打标签分类。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京清博大数据科技有限公司，未经北京清博大数据科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910556460.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
