基于增量预训练的社会诉求数据的文本分类优化方法

本发明公开了一种基于增量预训练的社会诉求数据的文本分类优化方法，收集各社会诉求平台的社会诉求数据，社会诉求数据以文本格式呈现；对收集的社会诉求数据进行预处理；预处理后基于改进树的词挖掘算法挖掘新词，对其进行分词处理，然后利用术语频率逆文档频率TF‑IDF算法提取关键词；基于GPT的数据增强技术扩大关键词数据集；输入预训练BERT模型，并选择增量预训练策略对预训练BERT模型进行训练；采用基于训练好的BERT模型的文本分类算法和命名实体识别算法实现社会诉求数据的文本信息分类。本发明旨在解决社会诉求和优化社会诉求领域的文本分类功能，实现对社会诉求数据深层信息的有效提取。