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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司
摘要：本申请涉及人工智能技术领域以及数字医疗领域，公开了一种基于TextCNN模型的文本分类方法、装置、设备及介质，其方法包括：获取文本作为训练样本集，利用标注样本集对预训练模型进行微调，得到训练好的基于Bertbase的文本分类模型，基于训练好的Bertbase的文本分类模型对未标注样本集进行预测，选取logits中权重大于阈值∈的类别标签的文本，并将文本填充到标注样本集从而形成扩展样本集；基于扩展样本集训练TextCNN文本分类模型，利用标注样本集再次微调TextCNN文本分类模型，得到最终文本分类模型；基于训练后的最终文本分类模型，执行文本分类任务，本申请可提高模型分类的准确率。
主权项：1.一种基于TextCNN模型的文本分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取文本作为训练样本集，所述训练样本集包括有标注训练样本集和未标注训练样本集；利用所述标注样本集DA对预训练模型进行微调，得到训练好的基于Bertbase的文本分类模型Mt，所述预训练模型为Bert模型；基于训练好的所述Bertbase的文本分类模型Mt对所述未标注样本集DB进行预测，选取logits中权重大于阈值∈的类别标签的文本，并将所述文本填充到所述标注样本集DA从而形成扩展样本集基于所述扩展样本集训练TextCNN文本分类模型Ms，利用所述标注样本集DA再次微调所述TextCNN文本分类模型Ms，得到最终文本分类模型基于训练后的最终文本分类模型执行文本分类任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 基于TextCNN模型的文本分类方法、装置、设备及介质
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