[發明專利]文本分類模型訓練、文本分類方法、裝置、設備及介質

在審

• 申請號: 202110961278.5
• 申請日: 2021-08-20
• 公開（公告）號: CN113641823A
• 公開（公告）日: 2021-11-12
• 發明（設計）人: 張家銘
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 侯軍洋

1.一種文本分類模型訓練方法，包括：

根據目標文本的歷史存儲關聯數據生成目標文本樣本數據；其中，所述目標文本樣本數據包括第一目標文本樣本數據和第二目標文本樣本數據；所述第二目標文本樣本數據屬于所述第一目標文本樣本數據的子集；

將所述第一目標文本樣本數據輸入至文本分類模型的第一文本分類器，得到第一目標文本分類結果；

將所述第二目標文本樣本數據輸入至所述文本分類模型的第二文本分類器，得到第二目標文本分類結果；

根據所述第一目標文本分類結果和所述第二目標文本分類結果確定所述目標文本樣本數據的目標文本分類結果，作為所述文本分類模型的訓練結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述根據目標文本的歷史存儲關聯數據生成目標文本樣本數據，包括：

確定所述目標文本樣本數據的樣本數據格式；

根據所述歷史存儲關聯數據確定所述第一目標文本樣本數據的第一類別標簽和所述第二目標文本樣本數據的第二類別標簽；

根據所述樣本數據格式、所述歷史存儲關聯數據和所述第一類別標簽生成所述第一目標文本樣本數據；

根據所述樣本數據格式、所述歷史存儲關聯數據和所述第二類別標簽生成所述第二目標文本樣本數據。

3.根據權利要求1所述的方法，所述根據所述第一目標文本分類結果和所述第二目標文本分類結果確定所述目標文本樣本數據的目標文本分類結果，包括：

根據所述第一目標文本分類結果對所述第二目標文本分類結果進行校驗；

根據所述第二目標文本分類結果的校驗結果確定所述目標文本樣本數據的目標文本分類結果。

4.根據權利要求3所述的方法，其中，所述根據所述第二目標文本分類結果的校驗結果確定所述目標文本樣本數據的目標文本分類結果，包括：

在確定所述第二目標文本分類結果未通過校驗的情況下，根據所述第一目標文本分類結果確定第一目標分類對象；

根據所述歷史存儲關聯數據確定所述第一目標分類對象的關聯對象分類數據集合；其中，所述關聯對象分類數據集合為所述第一目標分類對象包括的第二目標分類對象的分類集合；

根據所述關聯對象分類數據集合確定所述目標文本分類結果。

5.根據權利要求4所述的方法，其中，所述根據所述關聯對象分類數據集合確定所述目標文本分類結果，包括：

確定所述關聯對象分類數據集合中各所述第二目標分類對象的分類概率；

根據所述第二目標分類對象的分類概率篩選第二目標修正分類對象；

根據所述第二目標修正分類對象確定所述目標文本分類結果。

6.根據權利要求1-5任一所述的方法，還包括：

確定所述目標文本分類結果的分類準確率；

在確定所述目標文本分類結果的分類準確率小于或等于預設分類置信度閾值的情況下，根據所述歷史存儲關聯數據獲取第三目標文本分類結果；

根據所述第三目標文本分類結果更新所述目標文本分類結果。

7.根據權利要求1-6任一所述的方法，其中，所述目標文本包括工單，所述第一目標文本樣本數據包括工單標題樣本數據，所述第二目標文本樣本數據包括工單問題樣本數據，所述第一目標文本分類結果包括工單標題分類結果，所述第二目標文本分類結果包括工單問題分類結果。

8.一種文本分類方法，包括：

獲取目標文本的目標文本待分類數據；

將所述目標文本待分類數據輸入至文本分類模型中，得到所述目標文本待分類數據的分類結果；

其中，所述文本分類模型通過權利要求1-7任一所述的文本分類模型訓練方法訓練得到。

9.根據權利要求8所述的方法，其中，所述目標文本包括工單。