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[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，得到分类结果。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、装置、计算机设备及存储介质-CN202111537289.7在审
发明人：陈成 -专利权人：中国平安人寿保险股份有限公司
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明涉及分类算法技术领域，公开了一种文本分类模型的训练方法，包括：获取文本分类任务训练数据；根据所述文本分类任务训练数据构建文本匹配任务训练数据；基于所述文本分类任务训练数据对所述文本分类模型进行文本分类任务的训练；基于所述文本匹配任务训练数据对所述文本分类模型进行文本匹配任务的训练，以完成对所述文本分类模型的训练。可见，本发明能够实现文本分类模型的多任务学习，使得文本分类模型不仅能够学习到文本分类任务本身的特征，还能够学习到文本匹配任务的特征，使文本分类模型能够从不同的任务学习中学习到更加丰富的特征，在整体上提升文本分类模型的泛化能力，提高文本分类模型的分类准确率。
文本分类模型训练方法装置计算机设备存储介质

[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]文本分类方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201810103251.0有效
发明人：涂润 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-02-01 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请涉及一种文本分类方法，该方法包括：获取待分类的文本，计算所述文本对应的原始文本向量；根据所述原始文本向量确定已训练的文本分类模型的各个通道对应的输入文本向量；将各个通道对应的输入文本向量输入所述文本分类模型对应的通道，所述文本分类模型包括多个通道，每个通道存在对应的子文本分类模型，所述文本分类模型用于根据各个子文本分类模型输出的子分类参数确定分类结果；获取所述文本分类模型输出的分类结果，根据所述分类结果对所述文本分类该文本分类方法提高了文本分类的准确度。此外，还提出了一种文本分类装置、计算机设备及存储介质。
文本分类方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]文本分类方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202010501097.X在审
发明人：周楠楠;杨海军;徐倩 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2020-06-04 - 公布日： 2020-09-04 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种文本分类方法、设备、系统及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取待分类文本，将待分类文本输入至文本分类模型中；其中，文本分类模型至少包括预训练模型，并且文本分类模型在训练过程中，预训练模型各个功能分层的学习率从输出层往输入层方向递减；控制文本分类模型对待分类文本进行处理，得到待分类文本的文本分类结果。本发明使得文本分类模型既能够学习到具体文本分类任务中的独特文本语义层次和句法层次信息，又能够发挥出预训练模型在语义层次信息、句法层次信息和词组信息挖掘上的普遍性效果，从而提升了文本分类模型进行文本分类的精度，使得采用文本分类模型对待分类文本进行分类得到的结果更加准确。
文本分类方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]基于预训练特征嵌入的文本分类方法及词义消歧方法-CN202210625333.8有效
发明人：石金晶;赖蔚;袁逸凡;王雯萱;黄端 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-06-02 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于预训练特征嵌入的文本分类方法，包括构建训练数据集；构建量子启发式文本分类初始模型；采用训练数据集训练量子启发式文本分类初始模型得到量子启发式文本分类模型；获取预训练模型ERNIE；连接量子启发式文本分类模型和预训练模型ERNIE构建文本分类模型；采用训练数据集训练文本分类模型得到基于预训练特征嵌入的文本分类模型；采用基于预训练特征嵌入的文本分类模型对实际文本进行文本分类。本发明提供的这种基于预训练特征嵌入的文本分类方法及词义消歧方法，通过结合预训练特征嵌入、神经网络模型和量子计算理论，提出了全新的文本分类方法和对应的词义消歧方法；本发明方法不仅可靠性高，而且分类精度较好
基于训练特征嵌入文本分类方法词义

[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]文本分类模型训练方法及装置、文本分类方法及装置-CN202211729559.9在审
发明人：邓其春;马金龙;吴文亮;黎子骏;张政统;王伟喆;曾锐鸿;盘子圣;焦南凯;兰翔;徐志坚;谢睿;陈光尧 -专利权人：广州趣丸网络科技有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06N3/045 文献下载
摘要：本申请公开了一种文本分类模型训练方法及装置及一种文本分类方法及装置，该文本分类模型训练方法包括确定训练文本集合，训练文本集合包含无标签的违规文本、有标注违禁类别的违规文本，无标签的正常文本；利用隐藏字符以及目标文本，生成训练数据；将训练数据输入至文本分类模型中，得到文本分类模型预测的目标字符，以及文本分类模型基于训练数据预测的分类结果；基于文本语义损失值以及分类损失值，对文本分类模型的参数进行调整，直至文本语义损失值以及分类损失值符合预置的条件为止，得到训练后的文本分类模型。可见，采用本申请提供的文本分类模型训练方法所训练得到的文本分类模型，具备较高的语义分析能力以及辨别违规文本的能力。
文本分类模型训练方法装置

[发明专利]基于多种损失融合文本分类模型结果的训练语料筛选方法-CN202111341075.2在审
发明人：徐泽坤;岳文浩 -专利权人：海信视像科技股份有限公司
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请提供一种基于多种损失融合文本分类模型结果的训练语料筛选方法，在文本分类模型的模型层面，通过对多种损失函数进行融合，让文本分类模型自适应学习各损失函数对文本分类模型分类效果的权重，进而提升文本分类模型的鲁棒性在数据层面，基于上述多种损失函数融合的文本分类模型结果，通过方差计算来判断训练样本数据的输出类别划分质量，找出质量较差的待筛选回查数据，并对待筛选回查数据进行回查处理。根据处理结果对文本分类模型进行再次训练，提升文本分类模型的分类或预测效果。通过计算输出类别之间的混淆度，对文本分类模型的分类体系做出一个量化得分，作为调整文本分类模型中分类定义的依据，进而提升文本分类模型的预测效果。
基于多种损失融合文本分类模型结果训练语料筛选方法

[发明专利]文本分类模型封装方法、文本分类方法及相关设备-CN202110267736.5在审
发明人：李志韬;王健宗;程宁;吴天博 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-03-11 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请涉及自然语言处理技术领域，公开了一种文本分类模型封装方法、文本分类方法及相关设备，所述文本分类模型封装方法包括：提取语言模型中Transformer部分，并将提取的Transformer部分进行封装生成向量转换模块；响应于文本分类模型训练请求，确定所述文本分类模型训练请求对应的文本分类模型的分类场景；获取所述分类场景对应的训练文本；将所述训练文本输入所述向量转换模块得到所述训练文本对应的句向量；基于所述训练文本对应的句向量训练全连接的浅层神经网络得到文本分类模型；对所述文本分类模型进行打包生成所述文本分类模型对应的docker镜像。本申请可以在减少语言模型体积的同时保证语言模型的语言识别精度。
文本分类模型封装方法相关设备

[发明专利]文本分类预测方法、装置、设备及存储介质-CN202110734767.7在审
发明人：刘广 -专利权人：中国平安人寿保险股份有限公司
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，揭示了一种文本分类预测方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取目标文本数据；将所述目标文本数据输入目标文本分类模型进行文本分类预测，其中，所述目标文本分类模型是根据生成子模型、判别子模型、Bert模型、全连接层、Softmax激活函数和MLM训练方法训练得到的模型；获取所述目标文本分类模型输出的目标文本分类预测结果。从而确定具有优秀的泛化能力的目标文本分类模型，提高了目标文本分类模型对目标文本数据进行文本分类预测的成功率。
文本分类预测方法装置设备存储介质

[发明专利]文本分类方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310078865.9在审
发明人：邓乔波 -专利权人：传神联合（北京）信息技术有限公司
申请日： 2023-01-17 - 公布日： 2023-05-30 - 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、装置、电子设备及存储介质，涉及自然语言处理技术领域，所述方法包括：将携带有文本标签的文本数据集划分为训练集、验证集和测试集，所述训练集携带的文本标签中包括错误标签；利用所述训练集迭代训练文本分类模型，并基于所述验证集验证所述文本分类模型的准确率不再提升的情况下，获得训练好的文本分类模型；将所述测试集输入所述训练好的文本分类模型，获取所述文本分类模型输出的文本分类结果。本发明通过利用含有噪声标签的训练集对文本分类模型进行迭代训练，并在确定文本分类模型在验证集的准确率不再提升的情况下，停止训练并获得训练好的文本分类模型，提高了文本分类模型对含有噪声标签的文本分类准确率。
文本分类方法装置电子设备存储介质

[发明专利]文本分类模型训练方法、文本分类方法及设备-CN201910206248.6在审
发明人：王涛;祝勤盛;刘金财 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2019-03-19 - 公布日： 2019-06-25 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种文本分类模型训练方法、文本分类方法及设备，该文本分类模型训练方法包括：对训练语料文本进行切分处理；对切分处理后的文本进行向量化处理；利用第一预设文本分类方法对向量化处理后的文本进行训练，获得第一文本分类模型；利用第一文本分类模型对向量化处理后的文本进行分类，获得分类结果；利用第二预设文本分类方法对所述分类结果进行训练，获得第二文本分类模型。本实施例提供的方法通过两种算法训练获得最终模型，可以使用该最终模型对待分类语料文本进行自动分类，从而提高文本分类效率，同时在一定程度上降低了文本分类中单个算法的误差，提高了文本分类的准确率，节省人力物力
文本分类文本分类模型文本分类结果量化处理最终模型对向预设人力物力算法训练训练语料自动分类向量化分类准确率算法语料

[发明专利]建立文本分类模型以及文本分类的方法、装置-CN201710882685.0有效
发明人：夏源;周景博;董维山;范伟 -专利权人：百度在线网络技术(北京)有限公司
申请日： 2017-09-26 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供一种建立文本分类模型与文本分类的方法、装置，建立方法包括：获取训练样本；基于实体词典对文本进行切词后获取对应的向量矩阵；利用文本的向量矩阵以及文本的分类，训练第一分类模型和第二分类模型；在训练过程中，利用第一分类模型与第二分类模型的损失函数得到文本分类模型的损失函数，并利用文本分类模型的损失函数对第一和第二分类模型调整参数，得到由第一和第二分类模型构成的文本分类模型。文本分类的方法包括：获取待分类的文本；基于实体词典对文本进行切词后获取文本对应的向量矩阵；将向量矩阵输入文本分类模型，根据文本分类模型的输出，得到该文本的分类结果。通过本发明所提供的技术方案，能够提高文本分类的效果。
建立文本分类模型以及方法装置

[发明专利]文本分类方法和装置、服务器-CN201911227485.7有效
发明人：马良庄 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2019-12-04 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种文本分类方法和装置、服务器，通过特征提取能力相对低的第二文本分类模型输出第一训练文本的预测类别，再通过由第一训练文本以及第一训练文本的真实类别和预测类别训练出的第一文本分类模型对接收到的文本信息进行分类由于第二文本分类模型的特征提取能力小于第一文本分类模型，因此，通过第二文本分类模型能够对第一文本分类模型进行约束，从而可以有效控制第一文本分类模型的过拟合，从而提高文本分类的准确性。
文本分类方法装置服务器

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