[發明專利]標簽分類方法、數據處理設備、可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202010537640.1
• 申請日: 2020-06-12
• 公開（公告）號: CN111695052A
• 公開（公告）日: 2020-09-22
• 發明（設計）人: 沈大框;張瑩;陳成才
• 申請（專利權）人: 上海智臻智能網絡科技股份有限公司
• 主分類號: G06F16/955
• 分類號: G06F16/955;G06F16/35;G06F40/30;G06K9/62
• 代理公司: 上海知錦知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 31327
• 代理人: 潘彥君

1.一種標簽分類方法，其特征在于，包括：

獲取待處理數據，所述待處理數據包括待處理語料；

提取所述待處理數據的語義特征，并將提取得到的語義特征和所述待處理數據進行邏輯運算處理，得到所述待處理數據的融合特征；

基于所述待處理數據的融合特征，計算各候選類別標簽的數值，以表征各候選類別標簽與所述待處理語料的關聯程度；

基于各候選類別標簽的數值，獲取數值符合預設的第一選取條件的候選類別標簽，得到類別標簽預測集合。

2.根據權利要求1所述的標簽分類方法，其特征在于，所述提取所述待處理數據的語義特征，并將提取得到的語義特征和所述待處理數據進行邏輯運算處理，得到所述待處理數據的融合特征，包括：

基于預設的各組特征提取參數，分別提取所述待處理數據的語義特征，得到各組的語義特征；

對各組的語義特征和所述待處理數據進行邏輯運算，得到融合特征。

3.根據權利要求2所述的標簽分類方法，其特征在于，所述對各組的語義特征和所述待處理數據進行邏輯運算，包括：

將至少一組語義特征輸入預設的非線性函數中進行非線性映射處理，并基于處理結果為其他組的語義特征和所述待處理數據分配權重系數；

基于分配的權重系數，將所述其他組的語義特征和所述待處理數據進行加權邏輯運算。

4.根據權利要求1-3任一項所述的標簽分類方法，其特征在于，在所述基于所述待處理數據的融合特征，計算各候選類別標簽用于標注所述待處理語料的數值之前，還包括：

在確定滿足預設的迭代條件后，獲取本輪的融合特征，并提取所述融合特征的語義特征，以及將所述融合特征提取得到的語義特征和所述融合特征進行邏輯運算，得到迭代后的融合特征；

在確定不滿足所述迭代條件后，將迭代后的融合特征作為所述待處理數據的融合特征，用以確定各候選類別標簽的數值。

5.根據權利要求1所述的標簽分類方法，其特征在于，在所述提取所述待處理數據的語義特征之前，還包括：

識別所述待處理語料中存在的屬性信息，并獲取所述屬性信息對應的屬性標簽，得到屬性標簽序列；

將所述待處理語料和屬性標簽序列進行組合處理，得到組合后的待處理數據，用以提取語義特征；

其中，所述屬性信息包括：所述待處理語料中各劃分單元的位置信息和所述待處理語料的語法信息中至少一種。

6.根據權利要求5所述的標簽分類方法，其特征在于，所述基于所述待處理數據的融合特征，計算各候選類別標簽的數值，包括：

基于所述待處理數據的融合特征，生成融合特征向量，其中，所述融合特征向量的維度與預設的候選類別標簽集合中候選類別標簽的總數一致，所述融合特征向量中各元素的數值表征相應的候選類別標簽與所述待處理語料的關聯程度；

所述基于各候選類別標簽的數值，獲取數值符合預設的第一選取條件的候選類別標簽，得到類別標簽預測集合，包括：

確定所述融合特征向量中數值符合預設的第一選取條件的元素所處的分布位置，獲取預設的候選類別標簽集合中對應分布位置的候選類別標簽，得到所述類別標簽預測集合。

7.根據權利要求1所述的標簽分類方法，其特征在于，在所述提取所述待處理數據的語義特征之前，包括：

獲取預設的處理參數；

其中，所述處理參數包括：特征提取參數、邏輯運算參數和數值計算參數；所述預設的處理參數通過預設的訓練數據、所述訓練數據的類別標簽真實集合和預設的損失函數調整初始的處理參數得到；所述損失函數基于所述訓練數據的標簽分類預測結果建立，所述訓練數據包括：訓練語料，所述訓練數據的類別標簽真實集合包括：實際用于標注所述訓練語料的候選類別標簽。