一种基于人工智能的多级文本多标签分类方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于人工智能的多级文本多标签分类方法及系统。该方法包括：1)利用神经网络构建多级文本多标签分类模型，并根据该模型得到训练文本的文本类别预测结果；2)根据训练文本中已有的文本类别标注信息与步骤1)得到的训练文本的文本类别预测结果，对多级文本多标签分类模型的参数进行学习，得到参数确定的多级文本多标签分类模型；3)利用参数确定的多级文本多标签分类模型对待分类文本进行分类。本发明只通过文档级的标注信息来推断组成文本的标签，可以很好的应用于组成文本标签难以收集的场景；相对于传统多示例学习方法，本发明引入最少假设，能够更好地拟合实际数据；本发明具有良好的可扩展性。