【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，特别是涉及一种分类处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、随着计算机技术的发展，机器学习的应用领域越来越广泛，例如可以应用在交通、游戏以及平台管理等领域，实现针对图像、文字、账号等对象的分类处理。例如，可以利用计算机对影视剧剧本进行情绪分类，以便结合情绪发展确定剧本中人物角色的成长轨迹是否合理。
2、传统技术中，通过对多个携带分类标签的样本进行机器学习，获得用于进行对象分类的分类模型，再使用分类模型对待分类对象进行对象分类。采用传统技术，对于类别间区分度不足的易混淆类别，存在分类结果准确性差的缺点。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高分类结果准确性的分类处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种分类处理方法。所述方法包括：
3、获取多个样本对象各自的样本特征和分类标签；
4、根据各所述样本特征分别在原...
【技术保护点】
1.一种分类处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述样本特征分别在原始特征空间中的投影位置，从所述原始特征空间中，确定各所述分类标签各自表征类别的类别特征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对包含各所述样本特征和各所述分类标签的样本集进行机器学习，获得原始分类模型，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每一所述样本对象，融合所述样本对象的样本特征、以及所述样本对象的样本特征与各所述类别特征中至少一部分的差异特征，获得所述样本对象的样本重构特
<...【技术特征摘要】
1.一种分类处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述样本特征分别在原始特征空间中的投影位置，从所述原始特征空间中，确定各所述分类标签各自表征类别的类别特征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对包含各所述样本特征和各所述分类标签的样本集进行机器学习，获得原始分类模型，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每一所述样本对象，融合所述样本对象的样本特征、以及所述样本对象的样本特征与各所述类别特征中至少一部分的差异特征，获得所述样本对象的样本重构特征，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述针对每一所述样本对象，确定所述样本对象的样本特征与各所述类别特征中至少一部分的差异特征，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对象分类模型包括原始映射网络和差异映射网络；所述原始映射网络的初始网络参数通过对各所述样本特征和各所述分类标签进行机器学习得到；
7.根据权利要求1至6任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求7所述的方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭卉，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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