使用监督机器学习针对分层行业分类结构对商业概要进行分类

摘要

提供了用于针对分层行业分类结构对基于文本的商业概要(在本文中称为“概要”)进行分类的分类系统。分类系统包括基于词的子分类器，该基于词的子分类器使用神经网络针对训练集中的每个概要生成向量空间，其中已知训练集中的每个概要对应于分层行业分类结构中的特定行业分类。改变由基于词的子分类器使用的神经网络的隐藏层中的权重值，以提高神经网络在商业概要分类背景中的预测能力。实施方式包括在训练集中增加表示不足的母行业分类和分层行业分类结构的属性的表示，例如行业分类之间的距离和行业分类是否在同一子图中。基于词的子分类器的培训完成基于诸如hF1分数的性能度量是否满足一个或更多个早停止标准。分类系统还包括是基于类别的子分类器和元分类器。