摘要
本申请公开一种基于虚拟类的APP分类方法、系统以及电子设备,方法通过获取APP的标题和文本描述数据,并对标题和文本描述数据进行预处理,获得标题和文本描述数据对应的词块序列;将词块序列通过BERT模型进行编码,生成词块向量序列;将词块向量序列输入到预设的虚拟类生成模型中,生成至少一个虚拟类特征,并将虚拟类特征形成虚拟类特征集合;根据虚拟类特征集合和预设的原始类特征集合,对APP进行分类预测,并获得APP的分类结果。本申请通过运用特定结构的生成网络将APP文本特征生成虚拟类特征,拓展了类别边界,挖掘了潜在类别关系,为分类模型提供更多判别信息,能够有效应对复杂APP文本分类,降低分类标签缺漏风险,提升整体分类性能与适应性。
技术关键词
分类方法
BERT模型
文本
序列
联合损失函数
计算机电子设备
数据
分类系统
矩阵
编码模块
存储器
处理器
注意力
分词
效应
标签
风险
系统为您推荐了相关专利信息
学习器
掩码矩阵
交叉注意力机制
机器学习模型
时序依赖关系
卸载策略
云端服务器
终端设备
卸载方法
变异策略