[发明专利]基于特征学习的缺失多标签文本分类方法及装置在审
| 申请号： | 202310855247.0 | 申请日： | 2023-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN116933176A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 赵雪峰;杨玉新;王添阳;马飞扬 | 申请（专利权）人： | 中国工商银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/2415 | 分类号： | G06F18/2415;G06F18/214;G06F16/35 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 王天尧;郝博 |
| 地址： | 100140 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征学习的缺失多标签文本分类方法及装置，该方法涉及人工智能技术领域，其中该方法包括获取多标签文本，形成特征矩阵和标签矩阵；根据特征矩阵、标签矩阵以及指定特征矩阵构建线性模型；构建所述指定特征矩阵的范数正则项，获取指定特征矩阵的公共特征；将公共特征和指定特征输入到线性模型中，利用梯度下降法对线性模型进行训练，求解指定特征矩阵和相关性矩阵；对标签矩阵中包含的缺失标签进行补足，得到缺失多标签分类模型；利用缺失多标签分类模型对包含缺失标签的多标签文本进行标签分类。本发明在缺失标签时，获得较准确的标签相关性矩阵，提升多标签学习分类的准确性，降低人工成本。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 学习 缺失 标签 文本 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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