一种基于CBERT-MDPCNN模型的警情文本分类方法

本发明公开了一种基于CBERT‑MDPCNN模型的警情文本分类方法，该方法采用GPT4大语言模型进行警情文本数据增强，通过词嵌入层得到文本特征矩阵，并通过BERT预训练模型将文本特征矩阵转化为MDPCNN能够处理的多卷积核的文本特征向量，最后输入MDPCNN多头分类器模型实现警情文本分类任务。本发明可快速进行警情文本分类，提高模型对警情文本进行分类的正确率，且大大减少了模型训练对警情文本数据样本量的要求，并具有一定的模型泛化能力，适用于涉网警情和非涉网警情等警情文本。