买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司

摘要：本申请涉及一种文本处理模型的构建方法和文本处理方法。文本处理模型的构建方法包括：获取文本训练样本，对文本训练样本进行分词处理，获得多个目标分词以及各个目标分词的分类结果；调用分类模型对文本训练样本进行编码处理，获得文本向量，并对目标分词进行编码处理，获得目标分词的第一词向量；通过分类模型中缓存的门限函数对第一词向量进行处理，获得第二词向量；通过第二词向量、第一词向量、文本向量以及目标分词的分类结果，对分类模型进行训练，得到文本处理模型。这样不仅强化了文本与目标分词之间的交互，而且通过词向量对文本向量进行门限控制，可以抑制与词语不相关的向量的特征维度，从而支持文本中词语的高精度分类。

主权项：1.一种文本处理模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取文本训练样本，对所述文本训练样本进行分词处理，获得多个目标分词，以及将各所述目标分词的编码向量和对应的文本编码向量进行特征融合，将融合后的向量通过全连接层进行映射，再通过激活函数获得各所述目标分词为核心词的概率，基于各所述目标分词为核心词的概率获取各个所述目标分词的分类结果，所述目标分词的分类结果是指所述目标分词为所述文本训练样本的核心词的结果；调用预设的分类模型对所述文本训练样本进行编码处理，获得所述文本训练样本的文本向量，并对所述目标分词进行编码处理，获得所述目标分词的第一词向量；调用所述分类模型中缓存的门限函数中的激活函数对所述第一词向量进行映射，得到与所述文本向量的维度相同的第二词向量，以强化所述文本训练样本与所述目标分词之间的交互，所述第一词向量决定所述文本训练样本与所述目标分词之间的相关度；基于所述第二词向量以及所述文本向量进行向量运算，获得变换后的文本向量，以抑制与所述目标分词不相关的向量的特征维度，以及平衡所述变换后的文本向量与所述第一词向量之间的维度差异；对所述变换后的文本向量以及所述第一词向量进行融合处理，得到融合处理后的向量；其中，所述融合处理的方式包括以下任一项：级联方式、点乘方式、与引入张量方式；基于所述融合处理后的向量确定所述目标分词的概率分布数据，根据所述概率分布数据得到所述目标分词的分类预测结果；当所述分类预测结果与所述分类结果不一致时，调整分类模型的参数，直至所述分类预测结果与所述分类结果一致，得到文本处理模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 腾讯科技(深圳)有限公司 文本处理模型的构建方法和文本处理方法