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摘要：一种基于TPN的小样本文本分类方法，包括如下步骤，步骤S1、整理数据集，抽取任意C个类别的文本，每个类别里抽取K个样本，同时在每个类别的剩余样本里抽取query样本；步骤S2、对文本进行编码处理；步骤S3、将编码处理后的每一个样本看为一个结点，各节点之间的边为权重；步骤S4、根据标签传播算法分析Support集和Query集内各个样本之间的关系；步骤S5、使用交叉熵优化模型。本方法采用基于TPN的Few‑Shot模型，实现对话系统中的意图语料积累少、意图多的意图识别问题。
主权项：1.一种基于TPN的小样本文本分类方法，其特征在于，包括如下步骤，步骤S1、整理数据集，抽取任意C个类别的文本，每个类别里抽取K个样本，同时在每个类别的剩余样本里抽取query样本；步骤S2、对文本进行编码处理；步骤S3、将编码处理后的每一个样本看为一个结点，各节点之间的边为权重；步骤S4、根据标签传播算法分析Support集和Query集内各个样本之间的关系；输入input：u个未标记数据和C*K个标记的数据及其标签；输出output：u个未标记数据的标签；第一步：初始化，利用权重公式来计算每条边的权重wij ，得到数据间的相似度；第二步：根据得到的权重wij，计算标签j传递到i的概率： 第三步：定义一个l+u*C的矩阵：Yi,C＝δyi,C；第四步：每个节点按传播概率把它周围节点传播的标注值按权重相加，并更新到自己的概率分布；第五步：限定已标注的数据，把已标注的数据的概率分布重新赋值为初始值，然 后重复第四步，直至收敛；步骤S5、使用交叉熵优化模型所述步骤S3中，边的权重为其中，dij为两个节点之间的距离，σ是超参。
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