[发明专利]基于统计学和预训练语言模型的多标签文本分类方法有效
| 申请号： | 202011121726.2 | 申请日： | 2020-10-20 |
| 公开（公告）号： | CN112214599B | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 廖伟智;周佳瑞;阴艳超;曹阳 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/216;G06F40/30;G06F40/126;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都虹盛汇泉专利代理有限公司 51268 | 代理人： | 王伟 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于统计学和预训练语言模型的多标签文本分类方法，包括以下步骤：S1、对需要分类的训练语料进行预处理；S2、建立基于统计学方法和语言模型的标签获取模型；S3、对获取的标签数据进行处理；S4、建立基于预训练语言模型的多标签分类模型，利用得到的标签数据进行模型训练；S5、使用训练好的多标签文本分类模型，对待分类的文本数据进行多标签分类。本发明提出一种结合了统计学方法与预训练语言模型标签获取方法，使用ALBERT语言模型来获取文本的语义编码信息，不需要人工标注数据集，能够提高获取标签的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 统计学 训练 语言 模型 标签 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
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