[发明专利]分类模型训练方法及装置有效
| 申请号： | 201510917223.9 | 申请日： | 2015-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN105574538B | 公开（公告）日： | 2020-03-17 |
| 发明（设计）人： | 汪平仄;张涛;侯文迪 | 申请（专利权）人： | 小米科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q10/10 |
| 代理公司： | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人： | 鞠永善 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区清*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开是关于一种分类模型训练方法及装置，属于信息技术领域。方法包括：根据多个样本邮件中每个样本邮件的至少一项特征集合，获取每个样本邮件的特征向量，根据样本邮件的历史分类记录，确定每个样本邮件对应的类别标识，根据每个样本邮件的特征向量以及类别标识进行训练，得到第一分类模型。通过根据每个样本邮件的至少一项特征集合，确定特征向量，并根据样本邮件的历史分类记录，确定每个样本邮件的类别标识，从而根据每个样本邮件的特征向量和类别标识进行训练，得到第一分类模型。通过训练得到分类模型，在对邮件进行分类时能够根据用户的分类习惯进行分类，提高了邮件分类的准确率，减少了邮件分类错误的问题，达到了准确分类邮件的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 分类 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种分类模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：根据多个样本邮件中每个样本邮件的至少一项特征集合，获取每个样本邮件的特征向量；根据样本邮件的历史分类记录，确定每个样本邮件对应的类别标识；根据每个样本邮件的特征向量以及类别标识进行训练，得到第一分类模型。
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