[发明专利]文本类别检测方法、装置、电子设备和计算机可读介质有效
| 申请号： | 201910636000.3 | 申请日： | 2019-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN110489521B | 公开（公告）日： | 2021-03-12 |
| 发明（设计）人： | 万峻辰 | 申请（专利权）人： | 北京三快在线科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/35;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 | 代理人： | 任亚娟 |
| 地址： | 100083 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了文本类别检测方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的实施例包括：获取样本集，其中，样本集中包括多个文本样本和各文本样本的类别标识；获取预训练后的BERT模型，其中，BERT模型包含多层transformer结构；删减BERT模型中的部分transformer结构，生成目标语言模型；基于样本集中的文本样本和类别标识，对目标语言模型进行训练，生成文本类别检测模型。该实施方式提供了一种用于进行文本类别检测的模型，利用该模型进行文本类别检测，可提高类别检测结果的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 文本 类别 检测 方法 装置 电子设备 计算机 可读 介质 | ||
【主权项】：
1.一种文本类别检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取样本集，其中，所述样本集中包括多个文本样本和各文本样本的类别标识；/n获取预训练后的、基于transformer结构的双向编码器表征BERT模型，其中，所述BERT模型包含多层transformer结构；/n删减所述BERT模型中的部分transformer结构，生成目标语言模型；/n基于所述样本集中的文本样本和类别标识，对所述目标语言模型进行训练，生成文本类别检测模型；/n利用所述文本类别检测模型进行文本类别检测。/n
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