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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：本申请实施例提供一种类别分析方法、装置、设备及存储介质，通过获取待识别对象的文本数据，基于预设的词向量表，确定该文本数据对应的词序列向量，进而将该词序列向量输入到预先训练的机器分类模型中进行处理，得到待识别对象对应的类别概率分布，最后根据该类别概率分布，确定待识别对象所属的类别。该技术方案，采用自然语言处理算法代替黑灰商品检测员检测，实现了商品类别的自动识别，不需要人员参与，降低了人工成本，提高了检测效率。
主权项：1.一种类别分析方法，其特征在于，包括：获取待识别对象的文本数据；基于预设的词向量表，确定所述文本数据对应的词序列向量；将所述词序列向量输入到预先训练的机器分类模型中进行处理，得到所述待识别对象对应的类别概率分布；所述机器分类模型包括：相互连接的单层自注意处理层和神经网络层；所述神经网络层包括：前馈网络层、池化层和全连接层；根据所述类别概率分布，确定所述待识别对象所属的类别；所述将所述词序列向量输入到预先训练的机器分类模型中进行处理，得到所述待识别对象对应的类别概率分布，包括：利用所述自注意处理层对所述词序列向量包括的词向量进行信息融合，得到所述词序列向量的自注意结果；利用所述神经网络层对所述自注意结果进行信息提取和信息处理，得到所述待识别对象对应的类别概率分布；所述利用所述自注意处理层对所述词序列向量包括的词向量进行信息融合，得到所述词序列向量的自注意结果，包括：利用所述自注意处理层中的至少三个网络模型分别对所述词序列向量进行处理，得到至少三个词序列矩阵，所述至少三个网络模型的类型均相同但参数均不同；根据所述至少三个词序列矩阵中的至少两个词序列矩阵，计算各序列矩阵中词向量的相关性，得到词相关性矩阵；根据所述词相关性矩阵和所述至少三个词序列矩阵中的目标词序列矩阵，计算所述词序列向量的自注意结果，所述目标词序列矩阵与所述至少两个词序列矩阵均不同。
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百度查询： 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 类别分析方法、装置、设备及存储介质
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