文本的分类方法、装置和计算机可读存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111723199A(43)申请公布日2020.09.29(21)申请号201910206324.3(22)申请日2019.03.19(71)申请人北京沃东天骏信息技术有限公司地址100176北京市大兴区北京经济技术开发区科创十一街18号院2号楼4层A402室(72)发明人王三鹏(74)专利代理机构中国贸促会专利商标事务所有限公司11038代理人张雷王莉莉(51)Int.Cl.G06F16/35(2019.01)权利要求书1页说明书5页附图2页(54)发明名称文本的分类方法、装置和计算机可读存储介质(57)摘要本公开涉及一种文本的分类方法、装置和计算机可读存储介质，涉及人工智能技术领域。该方法包括：计算目标文本中各词的词向量；计算各词的词向量与各分类标签的词向量的相似度；根据相似度，利用注意力模型确定各词的注意力概率；根据相似度，利用分类器模型确定目标文本所属的分类。本公开的技术方案能够提高计算机对文本分类的准确性。CN111723199ACN111723199A权利要求书1/1页1.一种文本的分类方法，包括：计算目标文本中各词的词向量；计算所述各词的词向量与各分类标签的词向量的相似度；根据所述相似度，利用分类器模型确定所述目标文本所属的分类。2.根据权利要求1所述的分类方法，其中，确定所述目标文本所属的分类包括：根据所述相似度，利用注意力模型确定所述各词的注意力概率；根据所述各词的注意力概率，利用所述分类器模型确定所述目标文本所属的分类。3.根据权利要求2所述的分类方法，其中，确定所述各词的注意力概率包括：根据所述相似度，对所述各词的词向量进行排序，以形成词向量序列；将所述词向量序列输入所述注意力模型，确定所述各词的注意力概率。4.根据权利要求1所述的分类方法，其中，计算所述各词的词向量与各分类标签的词向量的相似度包括：计算所述各分类标签的词向量的均值；计算所述各词的词向量与所述均值的相似度，作为所述各词的词向量与所述各分类标签的词向量的相似度。5.根据权利要求3所述的分类方法，其中，确定所述各词的注意力概率包括：将所述词向量序列输入所述注意力模型，确定所述各词的词向量的权重；根据所述权重和相应词的词向量，确定所述相应词的注意力概率。6.根据权利要求4所述的分类方法，其中，计算所述各词的词向量与所述均值的相似度包括：计算所述各词的词向量与所述均值的余弦相似度。7.根据权利要求1-6任一项所述的分类方法，其中，所述目标文本为物品的描述文本，所述分类标签用于标识物品的品类，所述目标文本所属的分类为物品所属的品类。8.一种文本的分类装置，包括：计算单元，用于计算目标文本中各词的词向量，计算所述各词的词向量与各分类标签的词向量的相似度；确定单元，用于根据所述相似度，利用分类器模型确定所述目标文本所属的分类。9.一种文本的分类装置，包括：存储器；和耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器装置中的指令，执行权利要求1-7任一项所述的文本的分类方法。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的文本的分类方法。2CN111723199A说明书1/5页文本的分类方法、装置和计算机可读存储介质技术领域[0001]本公开涉及人工智能技术领域，特别涉及一种文本的分类方法、文本的分类装置和计算机可读存储介质。背景技术[0002]随着人工智能技术的发展，计算机可以对自然语言文本进行语义理解。在此基础上，可以通过对物品的描述文本进行语义理解，确定物品的分类。[0003]例如，电商平台上会设置用于描述物品的属性的分类标签，但是，电商平台中往往存在很多标签残缺的物品。对这些物品的标题进行处理即可确定物品的分类，从而为这些物品商品补充标签。[0004]在相关技术中，根据物品的标题文本和分类标签的热独码，利用LSTM(LongShort-TermMemory，长短期记忆)模型确定标题的分类，从而确定物品的分类。发明内容[0005]本公开的发明人发现上述相关技术中存在如下问题：无法深度挖掘文本中各词和标签之间的语义关联，对文本中的各词作无差别处理，导致计算机对文本分类的准确性低。[0006]鉴于此，本公开提出了一种文本的分类技术方案，能够提高计算机对文本分类的准确性。[0007]根据本公开的一些实施例，提供了一种文本的分类方法，包括：计算目标文本中各词的词向量；计算所述各词的词向量与各分类标签的词向量的相似度；根据所述相似度，利用分类器模型确定所述目标文本所属的分类。[0008]在一些实施例中，根据所述相似度，利用注意力模型确定所述各词的注意力概率；根据所述各词的注意力概率，利用所述分类器模型确定所述目标文