一种文本自动分类和标签化方法

本发明公开了一种文本自动分类和标签化方法，具体涉及文本分类技术领域，本发明通过所有评价文本的可用性数据，根据可用性数据得到该评价文本的可用系数，根据可用系数和预设可用系数阈值筛选出第一评价文本集中的可用文本，再对每个可用文本采集对应的句子熵值和关键词距离长度得到分析难易系数，根据分析难易系数将对应的评价文本分别输入至预设的基于深度学习的文本分类标签模型和预设的基于支持向量机的文本分类标签模型对评价文本进行分类和标签化，这样以来，能够降低文本自动分类的时间，且能够及时地更新产品的真实评价状态，不会造成商家和用户对商品的误解。