【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于自然语言处理领域，具体涉及一种基于预训练模型的多层级文本分类模型。
技术介绍
1、随着信息技术的快速发展，文本分类技术得到了广泛的研究，如微博、聊天信息、新闻主题、观点评论、问题文本、手机短信、文献摘要等，文本分类技术在各个得到了广泛的应用，尤其是在自然语言处理、情感分析、信息检索等方面，传统的文本分类模型往往只能实现单一层级的分类，无法满足多层级分类的任务的需求，同时，随着预训练模型的提出，其在自然语言处理任务上取得了巨大成功，但是对于多层级分类任务的适用性有待进一步提升。所以，需要一种能够满足多层级分类任务的文本分类模型，本专利技术针对这一技术问题进行解决。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于预训练模型的多层级文本分类模型，引入了多层级分类结构，使模型能够同时对文本进行多个层级的分类，提升了分类的程度和准确性。
2、一种基于预训练模型的多层级文本分类模型，包括以下步骤：
3、s1、采集文本数据，并对其进行预处理；
4、s2、通过...
【技术保护点】
1.一种基于预训练模型的多层级文本分类模型，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于预训练模型的多层级文本分类模型，其特征在于，所述步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于预训练模型的多层级文本分类模型，其特征在于，所述步骤S2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于预训练模型的多层级文本分类模型，其特征在于，所述步骤S3包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于预训练模型的多层级文本分类模型，其特征在于，所述步骤S4包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于预训练模型的多...
【技术特征摘要】
1.一种基于预训练模型的多层级文本分类模型，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于预训练模型的多层级文本分类模型，其特征在于，所述步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于预训练模型的多层级文本分类模型，其特征在于，所述步骤s2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于预训练模型的多层级文本分类模型，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏传强，宋耀，司君波，李喆，刘鹏，
申请(专利权)人：山东齐鲁壹点传媒有限公司，
类型：发明
国别省市：
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