[发明专利]一种标签预测方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种标签预测方法，包括：确定分类模型中各决策树的投票权重值，其中，包括核属性的决策树的投票权重值，高于不包括所述核属性的决策树的投票权重值；根据所述各决策树的投票权重值，确定与待预测文本信息对应的各类别标签的投票得分；基于所述各类别标签的投票得分，选取投票得分符合预设条件的类别标签，将所述符合预设条件的类别标签作为与所述待预测文本信息相关联的预测标签。本发明还同时公开了一种标签预测装置、以及存储介质。

技术领域

本发明涉及人工智能领域中的数据处理技术，尤其涉及一种标签预测方法、装置及存储介质。

背景技术

随着互联网和终端技术的不断发展，人们可以通过网络平台或移动终端阅读各种类型的文本信息，如电子图书、网络新闻等。目前大都采用标签对文本信息进行分类标示。由于标签与文本信息之间的相关性很强，因此，利用标签可以对文本信息进行简单描述和分类，以便用户检索或查找感兴趣的文本信息。

目前，为了给文本信息设置标签，一般采用的技术实现方案是：当文本信息的数据规模较小时，通常采用人工标记的方式，即用户手动操作给文本信息设置标签。然而，当文本信息的数据规模较大时，若仍采用人工标记的方式，则工作量较大，效率低下。因此，相关技术中会通过算法来对文本信息进行标签预测，例如采用随机森林(Random Frost)算法进行标签预测，但是，相关技术中的随机森林算法在进行标签预测时，准确度也不高。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例期望提供一种标签预测方法、装置及存储介质，至少用以解决相关技术难以有效提高标签预测的准确度的问题。

为达到上述目的，本发明实施例的技术方案是这样实现的：

第一方面，本发明实施例提供一种标签预测方法，所述方法包括：

确定分类模型中各决策树的投票权重值；其中，包括核属性的决策树的投票权重值，高于不包括所述核属性的决策树的投票权重值；

根据所述各决策树的投票权重值，确定与待预测文本信息对应的各类别标签的投票得分；

基于所述各类别标签的投票得分，选取投票得分符合预设条件的类别标签，将所述符合预设条件的类别标签作为与所述待预测文本信息相关联的预测标签。

第二方面，本发明实施例提供一种标签预测装置，所述装置包括：第一确定模块、第二确定模块和选取模块；其中，

所述第一确定模块，用于确定分类模型中各决策树的投票权重值；其中，包括核属性的决策树的投票权重值，高于不包括所述核属性的决策树的投票权重值；

所述第二确定模块，用于根据所述各决策树的投票权重值，确定与待预测文本信息对应的各类别标签的投票得分；

所述选取模块，用于基于所述各类别标签的投票得分，选取投票得分符合预设条件的类别标签，将所述符合预设条件的类别标签作为与所述待预测文本信息相关联的预测标签。

第三方面，本发明实施例提供一种存储介质，其上存储有可执行程序，所述可执行程序被处理器执行时实现本发明实施例提供的标签预测方法的步骤。

第四方面，本发明实施例还提供一种标签预测装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并能够由所述处理器运行的可执行程序，所述处理器运行所述可执行程序时执行本发明实施例提供的标签预测方法的步骤。