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alibaba跨境電商選品途徑一種基于機器學習的后臺路徑爆破方法。該方法包括：1)爬取帶有后臺特征的普通網(wǎng)站的URL路徑，生成普通后臺字典；2)對普通后臺字典和普通非后臺字典中的URL路徑進行向量化；3)通過分類算法對向量化后的URL路徑進行訓練；4)爬取目標網(wǎng)站的頁面，得到目標網(wǎng)站的所有URL路徑的集合，將具有目標網(wǎng)站特征的URL路徑與具有普通后臺特征的URL路徑相結(jié)合，生成包含目標網(wǎng)站特征的后臺字典；5)將生成的包含目標網(wǎng)站特征的后臺字典輸入訓練好的分類算法以進行識別分類，得到最優(yōu)字典；6)利用最優(yōu)字典，采用多線程爆破技術(shù)實現(xiàn)對目標網(wǎng)站的后臺路徑的爆破。能夠提升爆破網(wǎng)站后臺的效率和成功率。alibaba跨境電商選品途徑文本分類模型訓練方法、文本分類方法、設(shè)備和介質(zhì)，可應用于文本分類技術(shù)領(lǐng)域。訓練方法包括以下步驟：獲取第一訓練數(shù)據(jù)，所述第一訓練數(shù)據(jù)包括帶標簽的文本數(shù)據(jù)；采用所述第一訓練數(shù)據(jù)對第一文本分類模型進行訓練，得到第二文本分類模型；獲取第二訓練數(shù)據(jù)，所述第二訓練數(shù)據(jù)包括不帶標簽的文本數(shù)據(jù)；采用所述第二文本分類模型預測所述第二訓練數(shù)據(jù)的若干個標簽；將若干個所述標簽中滿足預設(shè)要求的標簽作為所述第二訓練數(shù)據(jù)的偽標簽；采用帶有偽標簽的第二訓練數(shù)據(jù)和所述第一訓練數(shù)據(jù)對所述第二文本分類模型進行訓練，得到目標文本分類模型。本發(fā)明能節(jié)省標簽標注時間和人工成本，并有效提高多標簽分類結(jié)果的準確性。譯 原文 => 英文V

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