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本发明提供一种基于自动机器学习的自适应文本分类方法及装置，该方法包括：获取分类任务对应的训练数据集；根据所述训练数据集进行神经架构搜索，构建用于分类的神经网络模型；对构建好的神经网络模型进行训练；将待检测文本数据输入所述神经网络模型，输出分类结果。该方法针对不同的分类任务，自适应的搭建出最合适的模型架构，在不依赖于大规模预训练模型的情况下，大幅度的提升了模型的精确度。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113094504 A
(43)申请公布日 2021.07.09
(21)申请号 202110314496.X G06N 3/08 (2006.01)
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