[发明专利]Bert模型训练、分类方法、系统、介质和计算机设备

说明书

本发明实施例提供一种Bert模型训练、分类方法、系统、存储介质和计算机设备。所述方法包括：预先对标准的案件类别代码进行拓展，得到拓展详类代码；对Bert模型进行训练，训练时采用所述拓展详类代码对案情文本进行标注。采用本发明实施例的方法和系统，由于对案件类别代码进行了拓展得到了涵盖更广、划分更细的拓展详类代码，使得由该拓展详类代码训练的模型可能达到案件准确分类、案情提取准确的效果。

技术领域

本文涉及数据处理技术领域，尤指一种Bert模型训练方法及系统、分类方法及系统、存储介质和计算机设备。

背景技术

随着我国经济的快速发展，尤其伴随着互联网的普及，犯罪的形式也越来越多样化，盗窃案、诈骗案、抢夺案等各种侵财案件层出不穷，犯罪的形式也不局限于传统的犯罪形式。新型的案件往往呈现群体性、连环性，受害的群体更广、区域更大。但我们的办案民警人力和资源都是有限的，如果能同案同办，类似案件一起分析无疑能提高办案效率。通常公安民警在录入案情时会添加案件相关要素、案件类别等属性，但由于对案情的录入主要是记录，并未对案件进行深入分析，录入的案件相关信息一般都是比较泛的。这样的案件信息对办案民警实际使用意义并不大，无法准确的对类似案件进行关联分析。所以如何能精准的对案件进行分类、将案件性质相同的案件统一分析就显得非常重要。

目前对案件分类最基本、最普遍的技术是基于我国公安部发布的案件类别代码标准(后面简称为“部标”)进行的，该标准的案件类别代码有6位，其中第一、二位是大类，第三、四位是中类，第五、六位是小类。使用基于空间向量或者基于语义技术，对案件进行类别划分，从而确定案件类别的小类。目前第一种技术的实现方案很多，准确度也随着机器学习的技术发展越来越高。但由于犯罪形式的多样化，部标中的小类案件类别也无法对案件类别进行准确的描述。

发明内容

本申请实施例提供了一种Bert模型的训练方法及系统、基于该Bert模型的分类方法及系统、存储介质和计算机设备，能够对案件进行更准确的分类。

本发明实施例提供一种Bert的训练方法，用于进行案件分类，所述方法包括：

预先对标准的案件类别代码进行拓展，得到拓展详类代码；

对Bert模型进行训练，训练时采用所述拓展详类代码对案情文本进行标注。

本发明实施例还提供一种基于Bert模型的分类方法，所述方法包括：

获取待识别案情文本；

将所述待识别案情文本输入Bert模型，得到拓展详类代码，所述Bert模型为采用前述方法训练得到的Bert模型。

本发明实施例还提供一种Bert模型训练系统，包括拓展模块和训练模块，其中：

所述拓展模块，用于预先对标准的案件类别代码进行拓展，得到拓展详类代码；

所述训练模块，用于对Bert模型进行训练，训练时采用所述拓展详类代码对案情文本进行标注。

本发明实施例还提供一种Bert模型分类系统，所述系统包括获取模块和输出模块，其中：

所述获取模块，用于获取待识别案情文本；

所述输出模块，用于将所述待识别案情文本输入Bert模型，得到拓展详类代码，所述Bert模型为采用前述方法训练得到的Bert模型。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，存储有程序指令，当该程序指令被执行时可实现上述方法。

本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述方法中的步骤。