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一种基于终生学习的文本分类方法

基本信息

申请号 CN202010542045.7 申请日 -
公开（公告）号 CN111723203A 公开（公告）日 2020-09-29
申请公布号 CN111723203A 申请公布日 2020-09-29
分类号 G06F16/35(2019.01)I 分类 计算；推算；计数;
发明人 刘雨松 申请（专利权）人 苏州意能通信息技术有限公司
代理机构 江苏昆成律师事务所 代理人 苏州意能通信息技术有限公司
地址 215000江苏省苏州市工业园区若水路388号E0202室
法律状态 -

摘要

摘要 本申请提供一种基于终生学习的文本分类方法，先将文本信息通过预训练语言模型进行向量化处理，得到所述文本信息中的各个中文单词的词向量；再将所述中文单词的词向量输入深度神经网络模型，得到文本分类结果；如果不是训练模式则直接预测结果，如果为训练模式则进行网络参数更新；如果是首个任务，则进行常规的采用梯度下降法进行神经网络的参数更新，如果不是首个任务，是进行数据更新/版本迭代，本发明采用权值修改的方法进行神经网络参数更新，经验证，更新一条数据仅需要几秒钟、更新1‑2万条数据也只需要不到一小时的时间，大大的减少了深度神经网络模型版本迭代所需要的时间。