[发明专利]内容分类方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种内容分类方法，其特征在于，包括：

获取内容集及信息集，所述内容集包括至少一个内容，所述信息集包括至少一组信息对，所述信息对包括预设内容标签和所述预设内容标签对应的内容特征；

采用内容分类模型，将所述内容集中每个内容分别与所述至少一组信息对中的预设内容标签及内容特征进行融合编码处理，得到每个内容对应的融合语义特征；

基于每个内容对应的所述融合语义特征进行分类预测，得到每个内容对应的预测内容标签；

根据每个内容对应的预测内容标签对所述内容分类模型中的参数进行调整，以获得训练后的内容分类模型；

基于所述训练后的内容分类模型对待分类内容进行内容分类。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述内容集中每个内容分别与所述至少一组信息对中的预设内容标签及内容特征进行融合编码处理，得到每个内容对应的融合语义特征，包括：

对所述内容集中每个内容分别进行特征编码处理，得到每个内容对应的第一语义特征；

对所述至少一组信息对中的预设内容标签及内容特征进行特征编码处理，以获得每个内容对应的第二语义特征；

将每个内容对应的所述第一语义特征及所述第二语义特征进行融合处理，得到每个内容对应的融合语义特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述内容集中每个内容分别进行特征编码处理，得到每个内容对应的第一语义特征，包括：

对所述内容集中每个内容分别进行切词处理，得到每个内容中的词；

构建每个内容中词的词向量，得到每个内容的词向量集；

对每个内容的词向量集进行词向量互融编码处理，得到每个内容对应的第一语义特征。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述内容分类模型中包括预训练模型，所述预训练模型中包括特征构建层以及互融编码层；

所述构建每个内容中词的词向量，得到每个内容的词向量集，包括：

在所述预训练模型中，将每个内容中的词输入所述特征构建层，以在所述特征构建层构建每个内容中的词的词向量，得到每个内容的词向量集；

所述对每个内容的词向量集进行词向量互融编码处理，得到每个内容对应的第一语义特征，包括：

将每个内容的词向量集分别输入所述互融编码层，以在所述互融编码层对每个内容的词向量集进行词向量互融编码处理，得到每个内容对应的第一语义特征。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述内容分类模型中包括预训练模型，所述预训练模型中包括公式符号字典及词典，所述公式符号字典中公式符号的格式为目标格式；

所述对所述内容集中每个内容分别进行切词处理，得到每个内容中的词，包括：

对每个所述内容进行文本清洗处理，以将每个所述内容中的所有公式符号转化为所述目标格式的符号，得到每个所述内容对应的清洗后内容；

将每个所述内容对应的清洗后内容输入所述预训练模型中，以遍历每个所述清洗后内容中的字符，并根据所述公式符号字典及所述词典对遍历的字符进行匹配切分，得到每个所述内容中的公式及词单元；

将每个所述内容中切分到的所有所述公式及所述词单元，作为每个所述内容中的词。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述至少一组信息对中的预设内容标签及内容特征进行特征编码处理，以获得每个内容对应的第二语义特征，包括：

对每组信息对中的预设内容标签及内容特征进行共现分析，以获得每组信息对在所述内容集中的共现频次；

从所述信息集中抽取共现频次符合目标条件的目标信息对，以将抽取的所述目标信息对作为所述内容集对应的共现特征；

对所述共现特征进行特征编码处理，以获得每个内容对应的第二语义特征。