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[发明专利]少样本下的文本分类方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110965059.4在审
发明人：吴晓东 -专利权人：平安国际智慧城市科技股份有限公司
申请日： 2021-08-20 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能领域，揭露一种少样本下的文本分类方法，包括：判断文本分类模型对应的样本集中样本的数量是否小于预设阈值；当判断是时，计算样本集中每个样本的语义丰富度值，基于语义丰富度值确定样本集中每个样本对应的特征丢弃比例值；基于样本集及特征丢弃比例值对文本分类模型进行训练，得到训练好的文本分类模型；将待分类文本输入训练好的文本分类模型，得到文本分类结果。本发明还提供一种少样本下的文本分类装置、电子设备及存储介质。本发明提高了文本分类准确度，同时还涉及数字医疗领域。
样本文本分类方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种文本分类方法及装置-CN202111386639.4在审
发明人：胡加明;李健铨;刘小康 -专利权人：鼎富智能科技有限公司
申请日： 2021-11-22 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种文本分类方法及装置。其中，该方法包括：获取文本的文本表示向量与标签矩阵之间的相似度向量；获取从相似度向量到文本对应的标签之间的第一损失函数；对文本表示向量进行线性映射，得到文本的对抗向量；获取从对抗向量到文本对应的标签之间的第二损失函数；将第一损失函数和第二损失函数的结合作为文本分类模型的总损失函数，以训练文本分类模型；根据训练后的文本分类模型对未知文本进行分类。本申请实施例的技术方案，通过引入对抗训练使文本分类模型不再专注于学习某个类别的简单特征，而是学习到各个类别的共性特征，使文本分类模型学习到类别更深层次的表示，提高了文本分类模型的泛化性和鲁棒性。
一种文本分类方法装置

[发明专利]文本分类方法及装置-CN202011025556.8在审
发明人：张宾;孙喜民;周晶;王明达;贾江凯 -专利权人：国网电子商务有限公司;国网电商科技有限公司
申请日： 2020-09-25 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供了一种文本分类方法及装置，该方法包括：获取目标文本分类模型；对目标文本进行预处理，获得目标文本对应的目标文本向量；将目标文本向量输入分类模型，获得分类模型输出目标文本分别属于每个文本类别对应的类别概率；将目标文本分配至最大的类别概率对应的文本类别的类别目录中，完成对目标文本的分类。应用该方法，在需要对文本进行分类时先对文本进行预处理获得对应的文本向量，再通过分类模型对文本进行识别，获得分类模型输出的文本属于每个文本类别对应的概率，以确定该文本属于最大的概率对应的文本类别。通过该方法可以快速对文本进行分类，节约文本分类时间。
文本分类方法装置

[发明专利]文本分类模型的训练方法及文本分类方法-CN202310506034.7在审
发明人：雷宇;屈可帅;王旭光;赵一凡;韩庆 -专利权人：石家庄铁道大学
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明提供一种文本分类模型的训练方法及文本分类方法。该方法包括：获取训练集数据；其中，训练集数据包括文本数据以及与文本数据对应的文本分类标签；基于训练集数据对预设模型进行训练，得到中间Transformer模型；基于中间Transformer模型的文本分类预测结果以及文本分类标签确定其误差函数的梯度；当梯度不满足预设梯度要求时，利用改进LM算法对中间Transformer模型中编码器的残差模块网络参数进行迭代修正，直到梯度满足预设梯度要求或者模型训练达到最大迭代次数时，获得目标Transformer模型。基于本发明提供的文本分类模型能够实现对文本数据的高精度分类。
文本分类模型训练方法

[发明专利]基于量子启发式神经网络的文本分类方法及邮件分类方法-CN202110019433.1有效
发明人：石金晶;黎振焕;赖蔚;王雯萱;唐涌泽;黄端;施荣华 -专利权人：中南大学
申请日： 2021-01-07 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于量子启发式神经网络的文本分类方法，包括训练数据；构建初级文本分类模型；采用训练数据对初级文本分类模型进行训练得到文本分类最终模型；采用文本分类最终模型对实际文本进行分类。本发明还公开了一种包括所述基于量子启发式神经网络的文本分类方法的邮件分类方法。本发明采用量子力学中的密度矩阵表示句子级别的文本，使用投影测量确定文本极性；采用GRU提取文本语义特征，丰富词向量的语义信息，提升模型在文本分类任务中的效果；在GRU层，添加自注意力层，使模型能够关注到句子中的重要单词，降低影响分类结果的单词的权重，进一步提升模型的分类效果；因此本发明方法可靠性高、实用性好且精确度较高。
基于量子启发式神经网络文本分类方法邮件

[发明专利]一种基于ANN的数据库文本分类中的特征选择方法-CN201910570843.8在审
发明人：肖清林 -专利权人：厦门美域中央信息科技有限公司
申请日： 2019-06-28 - 公布日： 2019-11-08 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：一种基于ANN的数据库文本分类中的特征选择方法，其特征在于，包括以下具体步骤：使用文本样本集合及其文本类别，通过ANN人工神经网络训练获得文本分类模型；建立文本分类模型的集合，对不同的文本分类模型设置用于比较的特征关键词；获取待分类的文本，对待分类文本进行预处理，获取待分类文本的特征项集合；确定特征项集合中每一个特征项的实体属性和在待分类文本中出现的频率；根据特征项出现的频率设置权重；根据关联度的高低，对特征项进行排序；计算相似度；之后将待分类文本输入相似度最高的文本分类模型中；本发明中通过ANN训练得出多个分类模型，并提取分类模型的特征关键词和待分类文本的特征项，通过比对选择最合适的分类模型。
特征项文本分类模型待分类文本分类模型集合数据库文本特征关键词特征选择分类人工神经网络训练预处理计算相似度分类文本频率设置实体属性文本类别文本样本关联度相似度比对权重排序文本

[发明专利]文本分类模型的训练方法及装置-CN202211592050.4在审
发明人：郑行;孙清清;陈珺;张天翼 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本说明书实施例提供了文本分类模型的训练方法及装置，其中，一种文本分类模型的训练方法包括：文本分类模型的训练方法，包括：基于获取的待处理文本，构建对应的初始文本样本；待处理文本包括通用文本和业务文本；初始文本样本携带有掩码；基于初始文本样本，构建对应的正负样本对；正负样本对包括表征两个样本相似的正样本对和表征两个样本不相似的负样本对；根据正负样本对，对初始文本分类模型进行模型训练，得到预训练模型；根据预先生成的业务文本样本对预训练模型进行模型训练，得到文本分类模型。
文本分类模型训练方法装置

[发明专利]文本分类模型的训练方法、装置、存储介质和电子设备-CN202211522057.9在审
发明人：夏婷玉;王悦;田原;常毅 -专利权人：吉林大学
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请公开了一种文本分类模型的训练方法、装置、存储介质和电子设备，涉及自然语言学习技术领域。文本分类模型的训练方法包括：获取至少一个标签和至少一个第一未标注文本；根据至少一个所述标签和至少一个所述第一未标注文本，从数据库中获取与每个所述标签对应的目标文本集；根据每个所述标签以及所述标签对应的目标文本集训练所述文本分类模型，直至所述文本分类模型收敛。本申请可以不再依赖标签的质量，且保证文本分类模型的训练效果，乃至训练完成后的文本分类模型的分类效果。
文本分类模型训练方法装置存储介质电子设备

[发明专利]文本分类及模型训练方法、装置、设备及存储介质-CN202011386332.X有效
发明人：葛学志;刘权;陈志刚;王志国;胡国平 -专利权人：科大讯飞股份有限公司
申请日： 2020-12-01 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请公开了一种文本分类及模型训练方法、装置、设备及存储介质，本申请首先将训练文本集划分为若干份训练文本子集，并利用每一子集训练对应的初始文本分类模型，进而分别以每一子集为验证集，利用除验证集外其它各子集对应的初始文本分类模型对验证集中每一训练文本进行分类预测，以得到每一训练文本的分类难度，按照分类难度，将训练文本集中各训练文本重新划分为若干份不同分类难度的训练文本子集。本申请文本分类方法为更好的训练目标文本分类模型提供了有力的训练数据支撑，后续可以基于不同分类难度的训练文本子集，按照分类难度由低至高顺序递进式训练目标文本分类模型，解决由于训练文本难度不均衡现象导致的模型训练效果不佳的问题
文本分类模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]文本分类方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202010111072.9在审
发明人：莫宇;温凯雯;吕仲琪;顾正 -专利权人：深圳市华云中盛科技股份有限公司
申请日： 2020-02-24 - 公布日： 2020-06-19 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及文本分类方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括获取需分类的文本数据，以得到待分类数据；将待分类数据输入目标文本分类模型进行分类，以得到分类结果；输出所述分类结果至终端，以在终端显示所述分类结果；其中，目标文本分类模型是通过对输入的文本数据进行提取向量集并生成标签后结合形成训练数据集进行训练所得的。本发明通过对输入的文本数据采用自动生成标签的方式生成标签，将生成的标签与初始向量集组合，并通过迭代的方式修正文本数据标签，再次训练初始文本分类模型，提高训练数据质量，降低前期的人工标注标签成本，快速响应文本分类任务中大量标注数据的需求，以达到快速建立文本分类模型，提升文本分类效率。
文本分类方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种给定关键词的文本分类方法、装置、电子设备及介质-CN202310176797.X有效
发明人：孙宇健 -专利权人：北京数美时代科技有限公司;数美天下（北京）科技有限公司
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及一种给定关键词的文本分类方法、装置、电子设备及介质，该方法包括：获取包含给定关键词的待分类文本；将所述待分类文本输入至预训练的文本分类模型，得到所述待分类文本的分类结果，其中，文本分类模型是基于包含给定关键词的文本得到的训练数据训练得到，且模型训练过程中的总损失值不但考虑到了该文本的训练结果和分类标签之间的损失值，还考虑到了该文本与相同分类结果对应的采样文本之间的损失值，使得训练得到的文本分类模型的精度更高，这样在基于本申请方案训练得到的文本分类模型进行分类时，可提高分类准确性。
一种给定关键词文本分类方法装置电子设备介质

[发明专利]基于人工智能的文本分类方法、装置、设备及存储介质-CN202210033719.X在审
发明人：陈浩 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-01-12 - 公布日： 2022-04-29 - 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，揭示了一种基于人工智能的文本分类方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：将所述目标文本输入预设的文本分类模型进行文本分类预测得到所述目标文本对应的目标文本分类结果；所述文本分类模型通过如下步骤得到：采用获取的多个训练样本、情感词词典和同义词词典对初始模型进行掩码训练，所述初始模型是基于Bert模型和分类预测层得到的模型，所述情感词词典和所述同义词词典用于对所述训练样本中的初始文本样本进行词语替换；将训练结束的所述初始模型作为所述文本分类模型。实现在微调阶段将掩码训练和文本分类预测训练同时进行，有效缓解Bert模型的两个训练阶段的差异性，增加训练得到的模型的鲁棒性。
基于人工智能文本分类方法装置设备存储介质

[发明专利]基于组合神经网络的文本分类方法、装置和计算机设备-CN201910638586.7在审
发明人：夏海兵;周克涌;佘丽丽;姜良雷;张鹏 -专利权人：招联消费金融有限公司
申请日： 2019-07-16 - 公布日： 2019-11-22 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于组合神经网络的文本分类方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：将待分类文本输入已训练的第一文本分类模型，确定第一分类置信度；第一文本分类模型为基于精细化数据集训练得到的神经网络；若第一分类置信度小于第一置信度阈值，则将待分类文本输入已训练的第二文本分类模型，确定第二分类置信度；第二文本分类模型为基于全量数据集训练得到的神经网络；若第二分类置信度大于或等于第二置信度阈值，则将第二文本分类模型的分类结果，确定为待分类文本的分类结果。采用上述组合神经网络对待分类文本进行意图分类，保证了待分类文本分类结果的高准确率，意图分类结果可靠性佳，可实现文本意图自动分类，应用范围广。
文本分类模型待分类文本分类置信度分类结果组合神经网络神经网络置信度计算机设备应用范围广存储介质分类文本全量数据文本分类自动分类精细化数据集准确率文本分类申请保证

[发明专利]文本分类方法及装置-CN202010130101.6有效
发明人：卢健;范奇峰;崔月皎 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2020-02-28 - 公布日： 2023-08-22 - 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及装置，该方法包括：获取用于模型训练的文本；根据预设的文字与数字之间的对应关系确定所述用于模型训练的文本中的每个字对应的数字；根据所述用于模型训练的文本中的每个字对应的数字、所述用于模型训练的文本中每个字的位置以及所述用于模型训练的文本的分类生成第一格式数据；将所述第一格式数据作为训练数据采用预设的机器学习算法训练出文本分类模型，以根据训练好的文本分类模型进行文本分类。本发明的文本分类方法与现有技术方法相比提升了分类精度和分类速度。
文本分类方法装置

[发明专利]一种文本分类方法及装置、可读存储介质-CN202010442697.3在审
发明人：杜渂;邱祥平;雷霆;王聚全;王孟轩;王月;彭明喜;陈健;林永生;杨博;刘冉东;索涛;和传志;曹若麟;李帅帅 -专利权人：迪爱斯信息技术股份有限公司
申请日： 2020-05-22 - 公布日： 2020-08-28 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供了一种文本分类方法及装置、可读存储介质，包括：获取待分类文本；将所述待分类文本输入预先构建的文本分类模型，得到所述待分类文本的类型；其中，所述文本分类模型对所述待分类文本的处理步骤包括：对所述待分类文本进行词嵌入操作，得到对应的数字向量矩阵；将所述数字向量矩阵输入CNN模型，得到第一特征向量；将所述第一特征向量输入BiLSTM模型，得到第二特征向量；将所述第二特征向量输入分类器，得到所述待分类文本的类型。本发明通过将CNN、BiLSTM和MLP有机地组合在一起，搭建适合警情文本特点的文本分类模型，提高了文本分类的准确度。
一种文本分类方法装置可读存储介质