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[发明专利]一种基于文本语料的涉恐事件实体属性抽取系统及方法-CN201911340904.8有效
发明人：曹文斌;杨涛;凡友荣;姜国庆;彭如香 -专利权人：公安部第三研究所
申请日： 2019-12-23 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明涉及涉恐事件提取领域，具体涉及一种基于文本语料的涉恐事件实体属性抽取系统及方法，包括：一数据采集模块，所述数据采集模块用以采集一网站网页的文本数据，一数据处理模块，用以对所述文本数据进行清洗；一文本分类模块，所述文本分类模块根据所述文本训练模块中的训练模型对清洗后的所述文本数据进行分类；一文本分解模块，用以对分类后的所述文本数据进行分解；一文本提取模块，用以对分解后的所述文本数据进行信息提取；一信息解析模块本发明涉恐领域事件实体属性的提取准确率、召回率更高，对同领域的文本预料具备可复用性，减少同领域模型训练的人工标注工作量。
一种基于文本语料事件实体属性抽取系统方法

[发明专利]一种基于K最近邻KNN的文本分类方法及其设备-CN201910178920.5有效
发明人：陈海波 -专利权人：深兰科技（上海）有限公司
申请日： 2019-03-11 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于K最近邻KNN的文本分类方法及其设备。用于减小文本分类的运算量，更有效的表示文本特征信息，提高文本分类的准确率。该方法包括：将文本分解为单词，从所述单词中提取表示文本的特征信息的单词；利用所述提取的单词，将所述文本编码为字符串向量；利用所述KNN模型计算所述字符串向量与KNN模型中的样本字符串向量之间的相似度，根据所述相似度以及所述样本字符串向量对应的分类标签
一种基于近邻 knn 文本分类方法及其设备

[发明专利]文本分类方法和装置-CN201910446690.6在审
发明人：刘馨靖 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2019-05-27 - 公布日： 2019-08-20 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供一种文本分类方法和装置，属于文本分类技术领域，其可至少部分解决现有的文本分类方法准确度不高的问题。本发明的文本分类方法包括：获取训练文本集，所述训练文本集包括多个初始文本，以及所述初始文本对应的文本类型；对所述初始文本进行分词；将分词得到的词段映射为第一词向量，并根据所述第一词向量构建第一初始矩阵；根据所述词段在所述训练文本集的初始文本中出现的概率和该词段对应的第一词向量得到第二初始矩阵；将第一初始矩阵、第二初始矩阵分别作为TextCNN模型两个通道的输入，对应的文本类型作为输出，利用TextCNN模型对所述训练文本集进行训练得到基分类器。
文本分类训练文本集初始矩阵词向量文本方法和装置文本类型分词准确度基分类器构建映射输出概率

[发明专利]评估由文本分类模型预测的文本分类异常-CN202010273725.3在审
发明人：谭铭;S·波达尔;L·克里希纳默西 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2020-04-09 - 公布日： 2020-10-23 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：响应于在预先训练的文本分类器上运行至少一个测试短语以及基于针对每个相应的至少一个测试短语计算的得分来标识单独的预测分类标记，文本分类器将合计在得分中的多个提取特征分解为针对至少一个测试短语中的每个词的词级得分文本分类器向每个词级得分分配单独的热图值，每个相应的单独的热图值反映每个词级得分的权重。文本分类器输出单独的预测分类标记和反映每个词级得分的权重的每个单独的热图值，以用于定义标识该至少一个测试短语中的每个词对于单独的预测分类标记的贡献的热图，以有助于客户端评估文本分类异常。
评估文本分类模型预测异常

[发明专利]一种基于舆情大数据分析的多标签文本分类方法-CN202011368536.0有效
发明人：王进;魏紫祎;李馨渝;闫振兴;邱谦;邓欣;刘彬 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明属于自然语言处理的文本分类领域，具体涉及一种基于舆情大数据分析的多标签文本分类方法，该方法包括：获取高校文本数据，根据高校文本数据构建拓扑图；将拓扑图输入到训练好的多标签文本分类模型中，得到高校文本数据的分类结果；所述多标签文本分类模型包括图卷积神经网络GCN和注意力残差网络；本发明采用GCN图卷积网络解决了从高校新闻评论数据错综复杂的信息结构中提取信息的困难，通过词句分级层次的对高校文本语料提取特征，充分挖掘文本词与词，句与句之间的文字内涵，同时为模型训练加入更加丰富的语料信息，对特征引入基于注意力的类残差融合，进一步分解文本对标签预测的影响。
一种基于舆情数据分析标签文本分类方法

[发明专利]一种科技信息文本分类方法-CN202011090173.9在审
发明人：李国徽;袁凌;罗忠敬;陈强;潘鹏 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2020-10-13 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明属于文本分类技术领域，具体涉及一种科技信息文本分类方法，包括：基于每个待分类的科技信息文本的文本特征，对该科技信息文本进行粗粒度弱分类，若分类结果不准确，对该科技信息文本粗粒度强分类，得到粗粒度类别；对文本抽取高层语义信息特征，并采用粗粒度类别辅助粗粒度类别对应的细粒度分类器来基于高层语义信息特征对文本进行细粒度弱分类，若分类结果不准确，采用细粒度强分类器，最终得到该文本的细粒度类别，细粒度强分类器为采用科技文本数据微调已在海量文本数据中训练的深度神经网络模型所得本发明基于多粒度组合优化进行文本分类，将分类任务进行分解，通过强化简单的子任务性能，高效地提升文本分类任务的准确率和性能。
一种科技信息文本分类方法

[发明专利]基于句粒度语义和相对位置编码的长文本分类技术-CN202111500332.2在审
发明人：孙强;蔡力兵;王政;侯洪涛;王超;熊英超 -专利权人：南京中孚信息技术有限公司;中孚安全技术有限公司;中孚信息股份有限公司;北京中孚泰和科技发展股份有限公司
申请日： 2021-12-09 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了计算机自然语言处理技术领域的基于句粒度语义和相对位置编码的长文本分类技术，包括句粒度语义预测提取和篇章主题预测，在垂直领域内多主题分布的长文本分类业务场景下，从语言语义分析、特征工程出发，运用计算机自然语言处理技术进行流水线、模块化开发，提高长文本分类业务开发的敏捷性和质量；引入流水线机制，将长文本分类分解为句粒度语义预测提取和篇章主题预测两个步骤，采用轻量级预训练模型提取句粒度语义特征，兼顾模型的准确性和效率。
基于粒度语义相对位置编码文本分类技术

[发明专利]一种基于语义的文本分类方法-CN201410348319.3在审
发明人：贾岩 -专利权人：安徽华贞信息科技有限公司
申请日： 2014-07-21 - 公布日： 2014-12-03 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于语义的文本分类方法，根据文本的语义对文本进行分类，包括以下步骤：A、根据文本集选择预设词典组合构建本体库；B、将文本集统一格式并分解为基本单元，根据本体库将文本集转化为概念；C、抽取文本集的特征项，并计算特征项的权重；D、根据预设训练集构建分类器，并根据预设测试集对分类器进行测试和调整；E、根据分类器对文本集进行分类。本发明提出的基于语义的文本分类方法，根据文本的语义对文本进行分类，可达到理想的分类效果，而且效率高。
一种基于语义文本分类方法

[发明专利]一种基于语义迁移的文本分类方法-CN201910796512.6有效
发明人：王雄;任朝俊;吴环宇;任婧 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-08-27 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语义迁移的文本分类方法，考虑到数据量的庞大，采用一种选举机制，先将将原始文本分组，对每组的待分类的文本数据集进行预处理构造文本‑词矩阵，再用神经网络模型BERT计算词间相似度矩阵，从而获得任务集中词语的分布式表示，然后，对该相似度矩阵进行截断奇异值分解获得转移矩阵，将该转移矩阵蕴含的语义信息迁移至文本向量化的过程中，获得任务集文本的低维度表示，接着，使用K‑Means算法对每个分组进行聚类，最后从所有小类中选择若干代表进行第二轮聚类，采用多数表决原则实现最终的文本分类。
一种基于语义迁移文本分类方法

[发明专利]应用机器学习的文本分类方法、装置和电子设备-CN202011196878.9在审
发明人：陶冶;陈伟 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2020-10-30 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本公开实施例涉及应用机器学习的文本分类方法、装置、电子设备和存储介质。方法包括：响应于文本分类任务的文本分类应用创建指令，获取文本分类应用配置信息和文本标注数据；基于文本分类应用配置信息，创建文本分类应用，文本分类应用至少用于基于文本分类应用配置信息和文本标注数据进行模型方案探索，得到模型方案；响应于启动文本分类应用的指令，将文本分类应用部署上线，并生成文本分类服务地址，以使文本分类应用基于文本分类服务地址，提供针对文本分类任务的在线预估服务。可见，对于不具有机器学习专业知识的人员，能够通过指定文本分类场景、文本分类任务和文本分类应用配置信息，自动创建文本分类应用，降低文本分类能力落地成本。
应用机器学习文本分类方法装置电子设备

[发明专利]文本分离方法、装置、电子设备和存储介质-CN202210249247.1在审
发明人：魏永强;胡殿明;刘雨亮 -专利权人：北京感易智能科技有限公司
申请日： 2022-03-14 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06V10/22 文献下载
摘要：本发明提供一种文本分离方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定待分离的重叠文本图像；将重叠文本图像输入至文本分离模型，得到文本分离模型输出的文本分离图像；文本分离模型基于样本重叠文本图像，以及样本重叠文本图像的样本文本分离图像，联合判别模型进行对抗训练得到，判别模型用于区分预测文本分离图像与样本文本分离图像，预测文本分离图像是文本分离模型基于样本重叠文本图像确定的，引入生成和对抗机制训练文本分离模型，能够保证其对于重叠文本图像的文本分离能力，克服了传统方案无法实现重叠文本分离的缺陷，在实现重叠文本分离的同时，保证了文本分离图像的自然度和逼真度，极大程度上提高了文本分离图像的图像质量。
文本分离方法装置电子设备存储介质

[发明专利]文本分类方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011144860.4有效
发明人：谢舒翼 -专利权人：中国平安人寿保险股份有限公司
申请日： 2020-10-23 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能领域，揭露了一种文本分类方法，包括：根据第一文本分类模型及第二文本分类模型计算出训练文本集的第一文本分类概率值和第二文本分类概率值，调整第二文本分类模型的参数，得到初始文本分类模型；利用初始文本分类模型对验证文本集进行文本分类后计算文本分类的准确率；若准确率大于预设阈值，利用初始文本分类模型对待分类文本进行文本分类，得到分类结果；若准确率不大于预设阈值，利用第一文本分类模型对初始文本分类模型进行迭代训练；利用迭代训练后的第二文本分类模型对待分类文本进行文本分类此外，本发明还涉及区块链技术，所述训练文本集可存储于区块链中。本发明可以提高文本分类的分类效果。
文本分类方法装置电子设备存储介质

[发明专利]文本分类模型的训练方法、文本分类方法及装置-CN202210771212.4在审
发明人：任磊;马放;张辰;莫莹;王金刚;武威 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请公开了文本分类模型的训练方法、文本分类方法及装置，属于自然语言处理技术领域。方法包括：根据初始文本分类模型和初始提示特征，对样本文本进行文本分类，得到样本文本的预测类别；基于样本文本的预测类别和标注类别，对初始提示特征进行调整，得到目标提示特征，目标提示特征用于辅助初始文本分类模型进行文本分类，且用于表征文本分类的类别；基于目标提示特征和初始文本分类模型，确定目标文本分类模型。通过调整用于辅助初始文本分类模型进行文本分类的初始提示特征，使初始提示特征接近于表征文本分类的类别，更好的辅助初始文本分类模型进行文本分类，提高文本分类的准确性，减少了调整时间，提高了模型训练效率。
文本分类模型训练方法装置

[发明专利]文本分类模型训练、文本分类方法、装置、设备及介质-CN202110961278.5在审
发明人：张家铭 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-08-20 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本公开提供了一种文本分类模型训练、文本分类方法、装置、设备及介质，涉及数据处理技术领域，进一步涉及深度学习和云计算等人工智能技术，包括：根据目标文本的历史存储关联数据生成目标文本样本数据；将第一目标文本样本数据输入至文本分类模型的第一文本分类器，得到第一目标文本分类结果；将第二目标文本样本数据输入至文本分类模型的第二文本分类器，得到第二目标文本分类结果；根据第一目标文本分类结果和第二目标文本分类结果确定目标文本样本数据的目标文本分类结果，以对所述文本分类模型进行训练本公开实施例能够提高文本分类模型的分类效果和泛化能力，从而提高文本分类模型的准确率，进而提高文本分类的准确率。
文本分类模型训练方法装置设备介质

[发明专利]一种基于改进卷积神经网络的文本分类方法、装置和设备-CN201910740474.2有效
发明人：杨祖元;黄昊楠;陈禧琛;李珍妮 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-08-12 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种基于改进卷积神经网络的文本分类方法、装置和设备，包括：将初始矩阵进行下采样、去均值和第一按列重构处理得到数据矩阵；将数据矩阵初始化分解为第一基矩阵和特征矩阵；根据所述第一基矩阵和特征矩阵建立半非负矩阵分解损失函数将重构处理后的第二基矩阵作为预置卷积神经网络第一层卷积层的卷积核参数，将第一层卷积层的卷积核参数与初始矩阵进行卷积得到新的数据矩阵；将所述新的数据矩阵输入分类器进行分类训练，得到分类训练完成后的卷积神经网络模型；将待分类文本数据输入到卷积神经网络模型中进行文本分类本申请解决了神经网络由于可解释性较差不利于文本分类的技术问题。
一种基于改进卷积神经网络文本分类方法装置设备

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