[发明专利]对话型文本分类的模型训练、分类、系统、设备和介质在审
| 申请号： | 201911374381.9 | 申请日： | 2019-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN111125317A | 公开（公告）日： | 2020-05-08 |
| 发明（设计）人： | 杨森;罗超;胡泓;王思博 | 申请（专利权）人： | 携程计算机技术（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/35;G06F40/289;G06F40/30 |
| 代理公司： | 上海弼兴律师事务所 31283 | 代理人： | 薛琦;张冉 |
| 地址： | 200335 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种对话型文本分类的模型训练、分类、系统、设备和介质，包括以下步骤：对训练数据进行违规标注得到第一数据，所述第一数据包括原始对话语句；将所述第一数据切分为多个分词；将所述分词与预训练的词向量进行匹配，得到第一分词向量；将所述第一分词向量与预训练的字向量进行匹配，得到第二分词向量；将所述第二分词向量输入到HAN模型进行训练。本发明的对话型文本分类的模型训练方法采用基于层次注意力HAN算法对对话文本进行分类，解决了丢失句与句之间的关系和丢失语义的问题，提高了分类结果的准确度；同时引入了词向量和字向量表示，减少了OOV带来的影响，增加了分类结果的准确度和模型的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 对话 文本 分类 模型 训练 系统 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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