【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自然语言处理，尤其涉及多标签文本分类领域，具体是指一种基于自适应动态路径修剪实现层次多粒度标签识别处理的方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质。
技术介绍
1、层次文本分类(hierarchical text classification，htc)是一种特殊的多标签文本分类问题，其中分类结果被分配到标签层次的一个或多个节点。现有的htc方法主要包含平面方法、局部方法和全局方法。平面方法是忽略标签层次结构中的依赖关系，主要使用二分类或深度学习的方法，将一组标签视为同一个标签。与平面方法不同，局部方法关注每个标签，如为每个类训练分类器、为每个父类训练分类器、为每个级别训练分类器、为每个子层次训练分类器，这种方法避免了标签信息丢失过多的情况出现。但是构建多个分类器，会导致模型参数过多，造成错误传播。全局方法主要是通过层次感知的方法获取类别信息和标签结构依赖关系信息，即关注最底层的叶子标签信息，也关注叶子标签外的其它层标签，有效融合了细粒度标签和粗粒度标签信息。平面方法与局部方法易导致类别目标被标注到不同层级上。全局方法标注的准...
【技术保护点】
1.一种基于自适应动态路径修剪实现层次多粒度标签识别处理的方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于自适应动态路径修剪实现层次多粒度标签识别处理的方法，其特征在于，所述的步骤(1)具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于自适应动态路径修剪实现层次多粒度标签识别处理的方法，其特征在于，所述的步骤(2)具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于自适应动态路径修剪实现层次多粒度标签识别处理的方法，其特征在于，所述的步骤(3)具体为：
5.根据权利要求1所述的基于自适应动态路径修剪实现...
【技术特征摘要】
1.一种基于自适应动态路径修剪实现层次多粒度标签识别处理的方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于自适应动态路径修剪实现层次多粒度标签识别处理的方法，其特征在于，所述的步骤(1)具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于自适应动态路径修剪实现层次多粒度标签识别处理的方法，其特征在于，所述的步骤(2)具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于自适应动态路径修剪实现层次多粒度标签识别处理的方法，其特征在于，所述的步骤(3)具体为：
5.根据权利要求1所述的基于自适应动态路径修剪实现层次多粒度标签识别处理的方法，其特征在于，所述的步骤(4)具体包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的基于自适应...
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