[发明专利]文本分类方法、智能终端及计算机可读存储介质有效
| 申请号： | 201910662993.1 | 申请日： | 2019-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN110377741B | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 陈兴元;金澎 | 申请（专利权）人： | 成都深度智慧人工智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35 |
| 代理公司： | 深圳市恒程创新知识产权代理有限公司 44542 | 代理人： | 赵爱蓉 |
| 地址： | 610213 四川省成都市天府新*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种文本分类方法、智能终端及存储介质，应用于深度学习，所述方法包括：获取预设训练语料中每个文本对应的文本类别以及预设训练语料中所有文本唯一对应的词汇表；通过预测模型和每个文本对应的文本类别对所述词汇表中的每个词对应的词向量进行训练，得到训练好的每个词在用于体现类别时的类别向量和在用于表示环境信息时的环境向量；根据训练好的类别向量和环境向量构建分类器，并通过分类器获取待分类文本中的词在不同文本类别的分类概率，以通过分类概率进行分类。由于通过用于体现类别的类别向量构建的分类器查找到了词在不同类别时的分类概率，因此考虑了词语在不同类别时的含义，提高了文本分类的准确度，提升了模型分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 文本 分类 方法 智能 终端 计算机 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种文本分类方法，其特征在于，包括以下步骤：获取预设训练语料中每个文本对应的文本类别以及预设训练语料中所有文本唯一对应的词汇表；通过预测模型和每个文本对应的文本类别对所述词汇表中的每个词对应的词向量进行训练，得到训练好的每个词在用于体现类别时的类别向量和在用于表示环境信息时的环境向量；根据训练好的每个词的类别向量和环境向量构建分类器，并通过所述分类器获取待分类文本中的词在不同文本类别对应的分类概率，以通过所述待分类文本中的词在不同文本类别对应的分类概率进行分类。
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