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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)遼寧有限公司;中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)有限公司申請(qǐng)的專利一種文本分類方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115309891B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202110502245.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/355；該發(fā)明授權(quán)一種文本分類方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)是由王浩;張鷙;李曉靜設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-05-08向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種文本分類方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)公開了一種文本分類方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：對(duì)獲取到的目標(biāo)文本進(jìn)行分詞處理，得到共現(xiàn)矩陣和多個(gè)不同的分詞；將共現(xiàn)矩陣和多個(gè)不同的分詞輸入預(yù)先構(gòu)建的語義分析模型，得到多個(gè)隱藏變量在目標(biāo)文本上的條件概率分布結(jié)果，其中，多個(gè)隱藏變量包含多個(gè)不同的分詞；根據(jù)條件概率分布結(jié)果，計(jì)算目標(biāo)文本和預(yù)設(shè)文本庫中的每一個(gè)預(yù)設(shè)文本之間的文本相似度，確定相似度矩陣；根據(jù)聚類算法和相似度矩陣，對(duì)目標(biāo)文本進(jìn)行聚類分析，得到文本分類結(jié)果。根據(jù)本申請(qǐng)實(shí)施例的文本分類方法，能夠精確提取出隱藏的同義或者近義的垃圾信息，進(jìn)而可以降低文本匹配的失誤率。

本發(fā)明授權(quán)一種文本分類方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種文本分類方法，其特征在于，所述方法包括：對(duì)獲取到的目標(biāo)文本進(jìn)行分詞處理，得到共現(xiàn)矩陣和多個(gè)不同的分詞，其中，所述共現(xiàn)矩陣為所述多個(gè)不同的分詞中每一個(gè)分詞在所述目標(biāo)文本中的權(quán)重構(gòu)成的矩陣；將所述共現(xiàn)矩陣和所述多個(gè)不同的分詞輸入預(yù)先構(gòu)建的語義分析模型，得到多個(gè)隱藏變量在所述目標(biāo)文本上的條件概率分布結(jié)果，其中，所述條件概率分布結(jié)果用于指示所述目標(biāo)文本的隱含語義信息，所述多個(gè)隱藏變量包含所述多個(gè)不同的分詞；根據(jù)所述條件概率分布結(jié)果，計(jì)算所述目標(biāo)文本和預(yù)設(shè)文本庫中的每一個(gè)預(yù)設(shè)文本之間的文本相似度，確定相似度矩陣；根據(jù)聚類算法和所述相似度矩陣，對(duì)所述目標(biāo)文本進(jìn)行聚類分析，得到文本分類結(jié)果；所述根據(jù)所述條件概率分布結(jié)果，計(jì)算所述目標(biāo)文本和預(yù)設(shè)文本庫中的每一個(gè)預(yù)設(shè)文本之間的文本相似度，確定相似度矩陣，具體包括：從所述條件概率分布結(jié)果中獲取所述多個(gè)隱藏變量中每個(gè)隱藏變量對(duì)應(yīng)的概率值；根據(jù)所述概率值，構(gòu)建所述目標(biāo)文本的隱藏變量向量，其中，所述隱藏變量向量用于指示所述目標(biāo)文本向量，所述目標(biāo)文本向量用于指示所述目標(biāo)文本的隱含語義信息；根據(jù)所述目標(biāo)文本向量，計(jì)算所述目標(biāo)文本和預(yù)設(shè)文本庫中的每一個(gè)預(yù)設(shè)文本之間的文本相似度，得到多個(gè)文本相似度；根據(jù)所述多個(gè)文本相似度，確定相似度矩陣；所述根據(jù)所述目標(biāo)文本向量，計(jì)算所述目標(biāo)文本和預(yù)設(shè)文本庫中的每一個(gè)預(yù)設(shè)文本之間的文本相似度，得到多個(gè)文本相似度，具體包括：獲取所述預(yù)設(shè)文本庫中每一個(gè)預(yù)設(shè)文本的預(yù)設(shè)文本向量，其中，所述預(yù)設(shè)文本向量用于指示所述多個(gè)隱藏變量和所述預(yù)設(shè)文本的語義關(guān)系；利用夾角余弦相似度計(jì)算公式，計(jì)算所述目標(biāo)文本向量和每一個(gè)所述預(yù)設(shè)文本的預(yù)設(shè)文本向量的相似度，得到多個(gè)向量相似度，其中，所述向量相似度用于指示所述文本相似度。

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