[发明专利]一种基于少样本的文本分类方法有效
| 申请号： | 202110370999.9 | 申请日： | 2021-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN112765359B | 公开（公告）日： | 2021-06-18 |
| 发明（设计）人： | 刘世林;罗镇权;黄艳;曾途 | 申请（专利权）人： | 成都数联铭品科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/126;G06F40/58 |
| 代理公司： | 北京市领专知识产权代理有限公司 11590 | 代理人： | 张玲 |
| 地址： | 610015 四川省成都市自由贸易试*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于少样本的文本分类方法，包括以下步骤：使用z个翻译工具将数据集a中的每条数据分别翻译z次，以得到扩充后的数据集b；使用BERT预训练模型对扩充后的数据集b进行编码，得到向量集V；将向量集V作为训练集x，将数据集a的标签作为训练集y，将所述训练集x和训练集y共同输入分类模型，对分类模型进行训练，直到得到收敛的分类模型。本发明将原始少样本的数据进行大量扩充，以增加训练的样本，但并没有增加人工标注，因此一方面解决了少样本训练分类不准确的问题，另一方面也避免了需要人工标注所耗费的人力和时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 样本 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
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