一种多通道特征协同文本分类方法及系统

本发明属于但不限于文本分类技术领域，尤其涉及一种多通道特征协同文本分类方法及系统，包括：在编码阶段，首先将目标文本信息输入多通道特征协同模块，通过两个独立的编码器分别提取具有不同位置信息侧重的特征向量；这些特征经过特征处理模块处理，得到输出特征；在对文本进行分类之前，输出特征还需经过阈值调优策略模块进行筛选判断。在对输入文本进行特征提取前，关注标签信息与文本信息之间的关联，建立多通道对文本信息进行挖掘。同时，基于阈值调优策略，对模型难以理解的语义模糊文本和易于理解的语义简单文本分别处理，进一步提高模型的泛化能力与分类性能，四个公开数据集上的实验结果证明，FSTTS模型具有较好的泛化性和有效性。