一种基于锚点词定位和训练语句增广的语句分类方法

摘要

本发明提供一种基于锚点词定位和训练语句增广的语句分类方法，包括：从训练数据集中挑选出所有与识别率最差标签对应的语句，再将挑选出的语句加入到增广集中；在训练数据集中，得到标签lable_Tmin对应的所有语句，并将得到的语句加入到增广集中；定位到对标签种类影响最关键的锚点词，采用近义词替换语句中的锚点词，形成新语句，并加入到训练数据集中；采用新的训练数据集对分类模型进行训练。优点：在每次循环时，均可针对性的提高分类模型对分类效果差的标签的分类性能，从而提高对分类模型的训练效率，可以快速准确的得到满足分类性能要求的分类模型，进而保证最终语句分类效果。