公开(公告)号：CN113254596B

公开(公告)日：2021-10-08

申请号：CN202110689564.0

申请日：2021-06-22

Applicant: 湖南大学

Inventor： 滕召胜 ,  龚冬成 ,  杨智君 ,  唐求 ,  刘涛 ,  吴娟 ,  林海军 ,  朱坤志 ,  何民军 ,  杨唐胜 ,  欧阳博 ,  成达

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F40/216 ,  G06F40/242 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于规则匹配和深度学习的用户质检需求分类方法及系统，本发明方法包括对待分类文本与各个行业的专有名词词典进行匹配，并计算与各个行业对应的行业标签之间匹配的行业概率值Pi，选择最大行业概率值P；若最大行业概率值P大于等于预设阈值G，则将最大行业概率值P对应的行业标签作为分类结果输出；否则，对待分类文本利用深度学习模型预测行业标签并计算预测的行业概率值H；针对最大行业概率值P、预测的行业概率值H两者，选择其中概率较大者所对应的行业标签作为最终的分类结果输出。本发明能够针对用户质检需求文本实现质检需求文本按所属行业自动、准确的分类。

公开(公告)号：CN113254596A

公开(公告)日：2021-08-13

申请号：CN202110689564.0

申请日：2021-06-22

Applicant: 湖南大学

Inventor： 滕召胜 ,  龚冬成 ,  杨智君 ,  唐求 ,  刘涛 ,  吴娟 ,  林海军 ,  朱坤志 ,  何民军 ,  杨唐胜 ,  欧阳博 ,  成达

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F40/216 ,  G06F40/242 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于规则匹配和深度学习的用户质检需求分类方法及系统，本发明方法包括对待分类文本与各个行业的专有名词词典进行匹配，并计算与各个行业对应的行业标签之间匹配的行业概率值Pi，选择最大行业概率值P；若最大行业概率值P大于等于预设阈值G，则将最大行业概率值P对应的行业标签作为分类结果输出；否则，对待分类文本利用深度学习模型预测行业标签并计算预测的行业概率值H；针对最大行业概率值P、预测的行业概率值H两者，选择其中概率较大者所对应的行业标签作为最终的分类结果输出。本发明能够针对用户质检需求文本实现质检需求文本按所属行业自动、准确的分类。