利用文本分类模型进行分类预测的方法及装置

发明专利有效专利

申请号：
CN202010049397.9
IPC分类号：G06F16/35;G06K9/62;G06N3/04
申请日期：
2020-01-16
申请人：
支付宝（杭州）信息技术有限公司

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著录项信息

专利名称	利用文本分类模型进行分类预测的方法及装置
申请号	CN202010049397.9	申请日期	2020-01-16
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2020-06-16	公开/公告号	CN111291183A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/35	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;3;5;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	支付宝（杭州）信息技术有限公司	申请人地址	浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11 变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	支付宝（杭州）信息技术有限公司	当前权利人	支付宝（杭州）信息技术有限公司
发明人	熊涛
代理机构	北京亿腾知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	陈霁;周良玉

摘要

本说明书实施例提供一种利用文本分类模型进行分类预测的方法和装置，其中文本分类模型包括嵌入层、卷积层、注意力层和分类器。分类预测方法包括，预先对K个类别对应的标签描述文本进行词嵌入，得到K个标签向量。预测时，利用嵌入层对输入文本进行词嵌入，得到词向量序列；在卷积层，利用不同宽度的卷积窗口，对词向量序列进行卷积处理，得到片段向量序列。然后，在注意力层，分别对各个向量序列进行第一注意力处理，包括，根据向量序列中向量元素与K个标签向量之间的相似度，确定其权重因子，进而加权求和得到第一序列向量。基于各个序列的第一序列向量得到输入文本的表征向量，于是分类器基于表征向量，得到输入文本的类别预测结果。

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