基于提示学习的政策文本分类方法

摘要

本发明公开了一种基于提示学习的政策文本分类方法，属于自然语言处理技术领域。本发明构建了一套完整的政策文件要素体系，通过将政策文件中的的各个不同要素作清晰划分，后续基于这个体系，能够更为准确地实现对政策文件中每个段落的分类。提供的政策文本分类器通过在原始段落中增加分类任务的提示语言，该提示语言中包含需要预测并填写标签的掩码位置，将段落分类问题转换为类型完形填空的分类预测问题，简化了段落分类预测的过程，能够基于所构建的完整的政策文件要素体系，更精准地从内容构成和文件结构的角度解析政策文件文本，并挖掘出更深层的信息，提高了段落分类的准确度。