[发明专利]文本分类方法及装置、存储介质和电子设备

权利要求书

1.一种文本分类方法，其特征在于，包括：

获取待分类的文本数据，并将所述待分类的文本数据转化为多个类型的编码特征；

通过对所述多个类型的编码特征进行共同编码，得到所述待分类的文本数据的公共分类向量；

对所述公共分类向量进行分类处理，得到所述公共分类向量对应的初次分类结果；

结合关键词匹配方式，对所述初次分类结果进行再次分类，以得到所述待分类的文本数据对应的类别标签。

2.根据权利要求1所述的文本分类方法，其特征在于，所述将所述待分类的文本数据转化为多个类型的编码特征，包括：

将所述待分类的文本数据转换为词编码、位置编码以及句子对编码组成的多个类型的编码特征。

3.根据权利要求1所述的文本分类方法，其特征在于，所述通过对所述多个类型的编码特征进行编码，得到所述待分类的文本数据的公共分类向量，包括：

通过训练好的双向编码器模型的编码层，将所述多个类型的编码特征进行共同编码得到所述编码特征对应的向量，并将所述向量作为所述公共分类向量。

4.根据权利要求3所述的文本分类方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取样本数据以及所述样本数据的真实标签；

通过所述双向编码器模型，将所述样本数据表示为对应的样本编码特征；

通过所述双向编码器模型对所述样本编码特征进行文本分类，得到所述样本编码特征的预测标签，以对所述双向编码器模型进行训练，得到训练好的双向编码器模型；

对所述训练好的双向编码器模型进行测试验证。

5.根据权利要求1所述的文本分类方法，其特征在于，所述对所述公共分类向量进行分类处理，得到所述公共分类向量对应的初次分类结果，包括：

通过双向编码器模型的分类层，对所述公共分类向量进行分类处理，得到一级类目对应的初次分类结果。

6.根据权利要求1所述的文本分类方法，其特征在于，所述结合关键词匹配方式，对所述初次分类结果进行再次分类，以得到所述待分类的文本数据对应的类别标签，包括：

根据初次分类结果对应的目标标签的关键词的属性信息，获取用于表示是否能够使用关键词匹配的判断结果；

根据所述判断结果对应的分类方式对所述初次分类结果进行再次分类，以得到所述待分类的文本数据对应的非一级类目的类别标签。

7.根据权利要求6所述的文本分类方法，其特征在于，所述根据所述判断结果对应的分类方式进行再次分类，以得到所述待分类的文本数据对应的类别标签，包括：

若所述判断结果为第一类型结果，则使用关键词匹配的分类方式对所述第一分类结果进行分类，以得到所述类别标签；

若所述判断结果为第二类型结果，则通过分类器模型对所述第一分类结果进行分类，以得到所述类别标签。

8.一种文本分类装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取待分类的文本数据，并将所述待分类的文本数据转化为多个类型的编码特征；

编码模块，用于通过对所述多个类型的编码特征进行共同编码，得到所述待分类的文本数据的公共分类向量；

初次分类模块，用于对所述公共分类向量进行分类处理，得到所述公共分类向量对应的初次分类结果；

标签确定模块，用于结合关键词匹配方式，对所述初次分类结果进行再次分类，以得到所述待分类的文本数据对应的类别标签。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任意一项所述的文本分类方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1-7任意一项所述的文本分类方法。