[发明专利]知识库词条分类方法和装置、模型训练方法和装置有效
| 申请号： | 201810077103.6 | 申请日： | 2018-01-26 |
| 公开（公告）号： | CN108304530B | 公开（公告）日： | 2022-03-18 |
| 发明（设计）人： | 刘树林 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/289;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 何平;邓云鹏 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种知识库词条分类方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备，所述方法包括：获取待分类的知识库词条；获取所述知识库词条所包括的多个词条版块的版块内容；转换所述版块内容为相应的词序列；将所述词序列输入已训练的多通道卷积网络模型中的对应卷积层通道；其中，每个卷积层通道至少包含一个卷积神经网络，每个卷积层通道的卷积神经网络处理一个词条版块相应的词序列；通过所述多通道卷积网络模型中的分类层，根据多个所述卷积层通道所输出的向量进行分类，输出所述知识库词条所属的类别。本申请提供的方案可以提高知识库词条的分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 知识库 词条 分类 方法 装置 模型 训练 | ||
【主权项】：
1.一种知识库词条分类方法，包括：获取待分类的知识库词条；获取所述知识库词条所包括的多个词条版块的版块内容；转换所述版块内容为相应的词序列；将所述词序列输入已训练的多通道卷积网络模型中的对应卷积层通道；其中，每个卷积层通道至少包含一个卷积神经网络，每个卷积层通道的卷积神经网络处理一个词条版块相应的词序列；通过所述多通道卷积网络模型中的分类层，根据多个所述卷积层通道所输出的向量进行分类，输出所述知识库词条所属的类别。
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