本公开涉及人工智能,具体涉及自然语言处理、深度学习和人工智能生成等。
背景技术:
1、文本合理性判定指的是判定一段文本是否是合理的,是否存在错误,是否存在不实的问题。目前,通过构建机器学习模型能够进行文本合理性判定。例如,构建二分类模型或多分类模型来判定文本是否合理。对于二分类模型,若预测结果是1,则判定文本合理;若预测结果是0,则判定文本不合理。
技术实现思路
1、本公开实施例提出了一种文本分类方法、装置、设备、存储介质以及程序产品。
2、第一方面,本公开实施例提出了一种文本分类方法,包括:获取目标文本;对目标文本进行理解,得到目标文本的理解结果;基于目标文本的理解结果和与目标文本关联的参考信息进行校验,得到校验结果;基于校验结果,确定目标文本的合理性类别。
3、第二方面,本公开实施例提出了一种文本分类装置,包括:获取模块,被配置成获取目标文本;理解模块,被配置成对目标文本进行理解,得到目标文本的理解结果;校验模块,被配置成基于目标文本的理解结果和与目标文本关联的参考信息进行校验,得到校验结果;第一分类模块,被配置成基于校验结果,确定目标文本的合理性类别。
4、第三方面,本公开实施例提出了一种电子设备,包括:至少一个处理器;以及与至少一个处理器通信连接的存储器;其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令,指令被至少一个处理器执行,以使至少一个处理器能够执行如第一方面中任一实现方式描述的方法。
5、第四方面,本公开实施例提出了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,计算机指令用于使计算机执行如第一方面中任一实现方式描述的方法。
6、第五方面,本公开实施例提出了一种计算机程序产品,包括计算机程序,计算机程序在被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。
7、本公开实施例提供的文本分类方法,通过对目标文本的理解结果和与目标文本关联的参考信息进行校验来判定目标文本的合理性,提高了文本合理性判定的准确度。
8、应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
1.一种文本分类方法,包括:
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述基于所述目标文本的理解结果和与所述目标文本关联的参考信息进行校验,得到校验结果,包括:
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述获取所述至少两种句子成分中的一种句子成分对应的知识,以及基于所述一种句子成分的知识对其他句子成分进行校验,得到句子成分校验结果,包括:
4.根据权利要求2所述的方法,其中,所述对所述目标文本进行理解,得到所述目标文本的理解结果,包括:
5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述对所述目标文本进行理解,得到所述目标文本的理解结果,还包括:
6.根据权利要求1所述的方法,其中,所述获取目标文本,包括:
7.根据权利要求6所述的方法,其中,所述获取参考信息,确定与所述参考信息关联的目标文本,包括:
8.根据权利要求7所述的方法,其中,所述对所述目标文本进行理解,得到所述目标文本的理解结果,包括:
9.根据权利要求1-8中任一项所述的方法,其中,所述方法还包括:
10.一种文本分类装置,包括:
11.根据权利要求10所述的装置,其中,所述校验模块包括:
12.根据权利要求11所述的装置,其中,所述第一校验子模块进一步被配置成:
13.根据权利要求11所述的装置,其中,所述理解模块包括:
14.根据权利要求13所述的装置,其中,所述理解模块还包括:
15.根据权利要求10所述的装置,其中,所述获取模块包括:
16.根据权利要求15所述的装置,其中,所述获取子模块进一步被配置成:
17.根据权利要求16所述的装置,其中,所述理解模块进一步被配置成:
18.根据权利要求10-17中任一项所述的装置,其中,所述装置还包括:
19.一种电子设备,包括:
20.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-9中任一项所述的方法。
21.一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-9中任一项所述的方法。