[发明专利]一种时效等级识别模型训练及应用的方法、及电子设备

说明书

本申请公开了一种时效等级识别模型训练方法、时效等级识别方法及电子设备，涉及人工智能领域，具体涉及自然语言处理及自然语言处理中的智能推荐等技术领域。方案为：获取第一文档集；利用第一文档集对N个第一初始识别模型进行训练得到N个第一时效等级识别模型；基于N个第一时效等级识别模型确定第一文档集中的噪声文档；去除第一文档集中的噪声文档，得到第二文档集；利用第二文档集对第二初始识别模型进行训练，确定目标时效等级识别模型，目标时效等级识别模型用于确定文档时效等级标签。需对第一文档集中的噪声文档进行去除，利用的是去除噪声文档后的第二文档集对第二初始识别模型进行训练得到目标时效等级识别模型，可提高模型训练效果。

技术领域

本申请涉及计算机技术中的人工智能领域，进一步涉及自然语言处理及自然语言处理中的智能推荐等技术领域，尤其涉及一种时效等级识别模型训练方法、时效等级识别方法及电子设备。

背景技术

随着互联网技术不断的发展，网络以及各应用等沉淀的文档越来越多，其中不乏很多优质的对他人成长有帮助的文档，为了让文档能够高效流动起来，因此需要构建知识推荐系统，实现知识主动找人。对于企业内部而言，除了员工所写的经验总结文档外，还有大量以公司新闻、内部活动、限时福利/培训为主的时效性较强的文档等，如果在推荐时不控制文档的时效性，就会出现将已结束的公司活动或者多年前的公司新闻推荐给企业员工的情况，这十分影响企业员工体验。如果对所有文档都设置成一样的时效性，则会导致长时效性的知识被过早的埋没。因此在推荐过程中，文档时效等级识别是非常重要的一环。

目前，可采用时效等级识别模型对文档进行时效等级识别，如此，需要进行时效等级识别模型的训练，目前，常采用的时效等级模型训练的方法中，首先获取训练文档集，利用训练文档集进行模型训练。

发明内容

本申请提供一种时效等级识别模型训练方法、时效等级识别方法及电子设备。

第一方面，本申请一个实施例提供一种时效等级识别模型训练方法，所述方法包括：

获取第一文档集；

利用所述第一文档集对N个第一初始识别模型进行训练，得到N个第一时效等级识别模型，N为大于1的整数；

基于所述N个第一时效等级识别模型，确定所述第一文档集中的噪声文档；

去除所述第一文档集中的噪声文档，得到第二文档集；

利用所述第二文档集对第二初始识别模型进行训练，确定目标时效等级识别模型，其中，所述目标时效等级识别模型用于确定文档时效等级标签。

在本申请实施例的时效等级识别模型训练方法中，首先是通过第一文档集对N个第一初始识别模型进行训练，得到N个第一时效等级识别模型，然后利用N个第一时效等级识别模型，确定所述第一文档集中的噪声文档，将第一文档集中的噪声文档滤除得到第二文档集，再通过第二文档集进行模型训练得到目标时效等级识别模型即可，完成模型训练。不再是直接利用获取的第一文档集进行训练得到目标时效等级识别模型，而是需要通过第一文档集训练得到的基于所述N个第一时效等级识别模型，确定所述第一文档集中的噪声文档，对第一文档集中的噪声文档进行去除得到第二文档集，提高第二文档集的文档质量，利用去除噪声文档后的第二文档集对第二初始识别模型进行训练，得到目标时效等级识别模型，可提高模型训练效果。

第二方面，本申请一个实施例提供一种时效等级识别方法，所述方法包括：

获取待识别文档；

利用目标时效等级识别模型确定所述待识别文档的时效等级标签。

在本实施例的时效等级识别方法中，是通过标时效等级识别模型来识别待识别文档的时效等级标签，得到待识别文档的时效等级标签，无需人工进行识别，可提高对待识别文档的时效等级识别的效率。