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[发明专利]标记训练集数据-CN201911101818.1有效
发明人： C·姆瓦拉布 -专利权人：玛雷迪夫美国公司
申请日： 2019-11-12 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请的各实施例涉及标记训练集数据。一种包括指令的计算机可读存储介质，该指令在被执行时使得处理器：基于有限的一组标记训练数据和较大的一组未标记训练数据来生成机器学习模型，标记训练数据和未标记训练数据具有共同的主题，生成该机器学习模型通过：标识术语的包含列表和排除列表；获取包含来自包含列表的任何术语的未标记文档子集，并且排除包含来自排除列表的术语的任何文档；标识设定标准内的、与来自包含列表或排除列表的术语相似的术语，并且将这些标识的术语分别添加到包含列表或排除列表；重复，直到没有新的相似术语被标识；以及针对每个类别、从未标记训练数据生成包括最终文档子集的机器学习模型的训练数据。
标记训练集数

[发明专利]计算跨度的深度学习方法-CN202080038894.7在审
发明人： J·卡森;C·姆瓦拉布;T·H·罗杰斯;C·艾伦 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2020-06-05 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：公开了一种使用自然语言处理器的方法、系统和计算机程序产品。包括导入突出显示和未突出显示的训练文本，每个训练文本都包括训练节点，对训练文本进行单热编码，使用训练文本训练投影模型，使用投影模型处理突出显示的训练文本，以及使用突出显示的经处理的训练文本训练分类器模型。还包括导入包括新节点的新文本、对新文本进行单热编码、使用投影模型处理新文本以及使用分类器模型确定新节点之一是否在抢手的类中。
计算跨度深度学习方法