一种目标导向的短文本分类方法
基本信息
| 申请号 | CN202011470327.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113033202A | 公开（公告）日 | 2021-06-25 |
| 申请公布号 | CN113033202A | 申请公布日 | 2021-06-25 |
| 分类号 | G06F40/295（2020.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 孙俊 | 申请（专利权）人 | 大有秦鼎（北京）科技有限公司 |
| 代理机构 | - | 代理人 | - |
| 地址 | 100089北京市海淀区中关村南大街2号B座8层902A | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种目标导向的短文本分类方法，包括如下步骤：1、根据需要，对文本标注分类；2、根据需要，对文本分类标注名实体的位置和属性；3、搭建深度学习模型网络，其中，文本对应着数据输入，分类结果对应着步骤1中的分类结果，名实体识别对应着步骤2中的属性；4、设置训练时用的损失函数，这个损失函数是CRF损失函数和文本分类损失函数的加权和，通过试验调整这两个损失函数的权重，以使文本分类效果最优。本专利在训练时除了要准备文本分类的数据集，还需要对这个数据集标注名实体识别的结果。在训练过程中会设置网络的损失函数，这个函数是CRF损失函数和文本分类损失函数的加权和，权重根据试验结果调整。本专利可在文本短并且有效样本少的情况下，实现一种可以比较精确的提取到有用信息的文本分类方法。 |
