分类处理方法、装置、服务器和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种分类处理方法、装置、服务器和存储介质。该方法包括：依据知识图谱，对用户主诉描述信息的类别信息进行修正；将所述用户主诉描述信息作为特征数据，以及修正后的类别信息作为标注数据，对初始网络模型进行训练，得到分类模型。本发明专利技术实施例通过对用户主诉描述信息的类别信息进行自动化地标注和修正，避免了人工标注以及人工标注导致的误差，降低了用户主诉描述信息的标注成本，提高了标注数据的准确率，从而提高了分类模型的分类准确率，降低分类成本。

【技术实现步骤摘要】
分类处理方法、装置、服务器和存储介质
本专利技术实施例涉及信息处理
，尤其涉及一种分类处理方法、装置、服务器和存储介质。
技术介绍
随着互联网技术的快速发展，用户可以通过互联网上的问询平台进行咨询，问询平台首先会根据用户的问询需求进行分类，再向用户推荐相应类别的回复者，为用户提供专业的问询服务。因此正确地分类对于用户问询十分重要。目前，线下的问询中心可以通过人工判断，为用户提供专业的问询分类服务。例如，实体医院中可以通过分诊台或挂号室为患者提供分诊服务。或者线上的互联网问询平台中，用户需要在网页或者手机客户端中输入自己的主要诉求，通过后台专业的工作人员对用户的诉求进行人工分类；或者后台依据用户诉求中关键词之间的映射关系来进行智能分类，例如后台依据用户诉求中疾病、症状等关键词之间的映射关系来进行智能分诊。然而，人工的分类方式对于工作人员的专业知识掌握水平要求较高，专业知识的掌握范围要求较广，人工雇佣成本较高，且人工分类错误率较高。此外由于中文的表述方式多样化，基于关键词的智能分类方式无法对表述歧义以及分类冲突的情况进行准确定本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种分类处理方法，其特征在于，包括：/n依据知识图谱，对用户主诉描述信息的类别信息进行修正；/n将所述用户主诉描述信息作为特征数据，以及修正后的类别信息作为标注数据，对初始网络模型进行训练，得到分类模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种分类处理方法，其特征在于，包括：
依据知识图谱，对用户主诉描述信息的类别信息进行修正；
将所述用户主诉描述信息作为特征数据，以及修正后的类别信息作为标注数据，对初始网络模型进行训练，得到分类模型。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述依据知识图谱，对用户主诉描述信息的类别信息进行修正之前，还包括：
从所述用户主诉描述信息所属的用户问答对中，获取回复所述用户主诉描述信息的回复者信息；
依据所述用户主诉描述信息的回复者信息，对所述用户主诉描述信息进行类别信息标注。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据知识图谱，对用户主诉描述信息的类别信息进行修正，包括：
依据类别校验规则，对所述用户主诉描述信息的类别信息进行修正；其中，所述类别校验规则是依据所述知识图谱中各节点之间的关联关系确定。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依据所述类别校验规则，对所述用户主诉描述信息的类别信息进行修正，包括：
若检测到所述用户主诉描述信息关联有至少两种类别信息，则确定所述至少两种类别信息在所述用户主诉描述信息中关联的关键词语义；
依据所述关键词语义，确定所述至少两种类别信息的优先级；
依据所述至少两种类别信息的优先级，对所述用户主诉描述信息的类别信息进行修正。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依据所述类别校验规则，对所述用户主诉描述信息的类别信息进行修正，包括：
若检测到所述用户主诉描述信息的类别信息不满足所述知识图谱中各节点之间的关联关系，则依据所述类别校验规则，将该类别信息修正为所述知识图谱中与所述用户主诉描述信息关联的节点对应的类别信息。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述用户主诉描述信息作为特征数据，以及修正后的类别信息作为标注数...

【专利技术属性】
技术研发人员：段立生，何源川，王锴睿，王鑫磊，张亚鹏，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11