[发明专利]一种基于预训练生成模型的层次文本分类方法在审
申请号: | 202210849541.6 | 申请日: | 2022-07-19 |
公开(公告)号: | CN115422349A | 公开(公告)日: | 2022-12-02 |
发明(设计)人: | 严景松;李丕绩 | 申请(专利权)人: | 南京航空航天大学 |
主分类号: | G06F16/35 | 分类号: | G06F16/35;G06F40/289;G06F40/247;G06K9/62 |
代理公司: | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人: | 吴旭 |
地址: | 211106 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于预训练生成模型的层次文本分类方法,目的是解决现有的层次文本分类方法标签不一致性的问题、需要人工设置阈值问题和无法有效学习到目标标签之间的共现关系的问题。本发明将层次文本分类问题转化为层次标签的序列生成问题,通过构造融入层次信息的标签序列,使模型能够学习到标签之间的层次信息和共现关系,从而解决标签的不一致性问题。而且该方法标签的生成过程采用自回归的方式,因此在预测标签的过程中,无须人为设置阈值。实验表明,本发明相比与层次文本分类的其它方法,分类性能更优。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 训练 生成 模型 层次 文本 分类 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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