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申请/专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司

摘要：本申请提供一种文本分类方法及装置。该方法包括：获取当前场景下每一子意图对应的示例问题，示例问题为一类问题的标准问法，根据用户在当前场景下输入的问题和文本匹配算法对每一子意图对应的示例问题进行扩充，得到扩充后的每一子意图对应的示例问题，根据混淆矩阵、每两个子意图之间的混淆度和扩充后的每一子意图对应的示例问题，对所有子意图进行合并，得到N个子意图，N为正整数。从而实现了对新场景下的线上语料进行自动合理的分类，相比较人工耗时短，且提高了准确率。

主权项：1.一种文本分类方法，其特征在于，包括：获取当前场景下每一子意图对应的示例问题，所述示例问题为一类问题的标准问法；根据用户在当前场景下输入的问题和文本匹配算法对所述每一子意图对应的示例问题进行扩充，得到扩充后的每一子意图对应的示例问题；根据混淆矩阵、每两个子意图之间的混淆度和扩充后的每一子意图对应的示例问题，对所有子意图进行合并，得到N个子意图，所述N为正整数；所述根据混淆矩阵、每两个子意图之间的混淆度和扩充后的每一子意图对应的示例问题，对所有子意图进行合并，得到N个子意图，包括：S1、依次将每一子意图对应的示例问题输入到所述混淆矩阵，得到每个示例问题预测的子意图、每个子意图的准确率和召回率的调和平均值和所有子意图的总体准确率和召回率的调和平均值；S2、根据子意图对应的实际示例问题和预测的示例问题通过如下计算公式计算所有子意图中任意两个子意图catei和catej的混淆度； 其中，Ncatei,catej为实际子意图为catei但是被预测到catej的示例问题的个数，Ncatei表示catei实际示例问题的个数，表示被预测到catei的示例问题的个数；S3、将混淆度最大的M个子意图合并，得到一个新的子意图，所述M为预设正整数，所述新的子意图对应的示例问题的个数为所述混淆度最大的M个子意图对应的示例问题的个数之和；根据所述新的子意图和除所述M个子意图之外的子意图继续执行所述S1-S3，直到所有子意图的个数为所述N，所述N为预设值；或者，根据所述新的子意图和除所述M个子意图之外的子意图继续执行所述S1-S3，直到所得到的所述N个子意图中每个子意图的准确率和召回率的调和平均值均大于第一预设阈值，且所述N个子意图的总体准确率和召回率的调和平均值大于第二预设阈值。

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