案件分类方法和装置、电子设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种案件分类方法和装置、电子设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取待分类的案件；对案件中的图像和文本进行特征提取，得到第一图像特征和第一文本特征；使用预训练的分类网络对第一图像特征和第一文本特征进行处理，得到对案件的分类结果；分类网络包括双注意力模块、特征融合模块和分类模块，双注意力模块用于根据第一图像特征和第一文本特征对第一图像特征和第一文本特征进行交叉注意力学习，得到第二图像特征和第二文本特征，特征融合模块用于对第二图像特征和第二文本特征进行融合，得到融合特征，分类模块用于根据融合特征得到对案件的分类结果。由此，可以提取得到更为充分的特征，从而可以提高分类结果的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及图像和文本处理，尤其涉及一种案件分类方法和装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

1、随着城市发展的不断进步，城市管理的方法和手段也更加丰富。在目前的城市管理方法中，市民可以通过小程序、随手拍app、公众号等途径向管理部门上报案件，以通过案件来反馈身边的城市管理问题。管理部门在接收到市民上报的案件后，可以对案件进行分类，并根据分类结果确定市民反馈的是哪种类型的城市管理问题。

2、市民在上报案件时，通常以文本和图像的方式进行上报。这样，在对案件进行分类时，可以基于文本分类方法或图像分类方法进行分类。然而，在实际应用中，基于文本分类方法或图像分类方法提取到的特征存在不充分的问题，导致对案件的分类结果的准确性较低。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种案件分类方法和装置、电子设备及计算机可读存储介质，用于解决目前在基于文本分类方法或图像分类方法对案件进行分类时，得到的分类结果的准确性较低的问题。

2、为解决上述技术问题，本申请实施例是这样实现的：>

3、第一方面本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种案件分类方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述双注意力模块包括第一神经网络层和第二神经网络层；

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述融合特征包括将所述第二图像特征和所述第二文本特征进行拼接后得到的特征。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类模块包括全连接层和归一化指数函数；

5.如权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述分类网络通过以下方式训练得到：

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述图像进行图像特征提取以及对所述文本进行文本特征提取，得到第一图...

【技术特征摘要】

1.一种案件分类方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述双注意力模块包括第一神经网络层和第二神经网络层；

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述融合特征包括将所述第二图像特征和所述第二文本特征进行拼接后得到的特征。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类模块包括全连接层和归一化指数函数；

5.如权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述分类网络通过以下方式训练得到：

6.如权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝晓宁，田康，申浩，陈涛，刘亚盟，井志刚，
申请(专利权)人：中移雄安信息通信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：