[发明专利]一种基于长度归一化和主动学习的变长文本分类方法在审
| 申请号： | 202111558980.3 | 申请日： | 2021-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN114428854A | 公开（公告）日： | 2022-05-03 |
| 发明（设计）人： | 冯翱;张举;张学磊;宋馨宇 | 申请（专利权）人： | 成都信息工程大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/335;G06F40/216;G06F40/284;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都智涌知识产权代理事务所(普通合伙) 51313 | 代理人： | 周正辉 |
| 地址： | 610200 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于长度归一化和主动学习的变长文本分类方法，本发明在现有情感或特征分类模型的基础上增加了长度归一化的步骤，使用TF‑IDF方法筛选具有较大信息量的关键词，实现了变长文本的标准化，解决了现有技术直接对长文本进行截取导致损失原始文本信息的问题，提高了分类模型的精度。另一方面在模型细调过程中使用主动学习的方法补充容易错分的训练数据，提高分类模型精度，用较少的训练轮次提高模型准确度，在训练数据集较小的应用场景中具有较好效果，该方法能够有效地避免模型出现过拟合，提高了模型的泛化性能和分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 长度 归一化 主动 学习 变长 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
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