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申请/专利权人：山东齐鲁壹点传媒有限公司
申请日：2024-05-20
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118193743A
主分类号：G06F16/35
分类号：G06F16/35;G06F18/213;G06F18/241;G06F18/214;G06F18/10
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：一种基于预训练模型的多层级文本分类模型，属于自然语言处理领域，包括以下步骤：S1、采集文本数据，并对其进行预处理；S2、通过预训练模型对文本数据进行编码；S3、对模型输出的上下文表示进行文本特征提取；S4、将提取的文本特征输入到多层级分类模型，用于得到多层级的输出；S5、使用线性层预测一级标签，通过计算得到一级分类预测结果；S6、根据一级分类预测结果来动态调整映射矩阵，并进行计算，得到二级分类预测结果。本发明提供的基于预训练模型的多层级文本分类模型，引入了多层级分类结构，使模型能够同时对文本进行多个层级的分类，提升了分类的程度和准确性。
主权项：1.一种基于预训练模型的多层级文本分类模型，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集文本数据，并对其进行预处理；S2、通过预训练模型对文本数据进行编码；S3、对模型输出的上下文表示进行文本特征提取；S4、将提取的文本特征输入到多层级分类模型，用于得到多层级的输出；S5、使用线性层预测一级标签，通过计算得到一级分类预测结果；S6、根据一级分类预测结果来动态调整映射矩阵，并进行计算，得到二级分类预测结果；S7、根据预定义的层级结构完成分类，将一级分类预测结果和二级分类预测结果作为最终的分类输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东齐鲁壹点传媒有限公司 一种基于预训练模型的多层级文本分类模型
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