[发明专利]训练分类模型的方法与装置

摘要

本申请提供一种训练分类模型的方法与装置，该方法包括：获取正训练集与第一负训练集，正训练集包括语料中正例集的样本，第一负训练集包括语料中未标注样本集的样本，未标注样本集表示语料中不属于词典的样本集；利用正训练集与第一负训练集，训练得到第一分类模型；利用第一分类模型确定第一负训练集中的伪负样本，伪负样本表示第一负训练集中被视为正样本的样本；剔除第一负训练集中的伪负样本，更新第一负训练集为第二负训练集；利用正训练集与第二负训练集，训练得到第二分类模型，第二分类模型为目标分类模型。因此，本申请提供的方法能够有效提高分类模型的准确度，当利用分类模型扩展词典时，也可以提高词典的准确度。

主权项

1.一种训练分类模型的方法，其特征在于，包括：获取正训练集与第一负训练集，所述正训练集包括语料中正例集的样本，所述第一负训练集包括所述语料中未标注样本集的样本，所述正例集表示所述语料中属于词典的样本集，所述未标注样本集表示所述语料中的不属于所述词典的样本集；利用所述正训练集与所述第一负训练集，训练得到第一分类模型；利用所述第一分类模型确定所述第一负训练集中的伪负样本，所述伪负样本表示所述第一负训练集中被视为正样本的样本；剔除所述第一负训练集中的伪负样本，更新所述第一负训练集为第二负训练集；利用所述正训练集与所述第二负训练集，训练得到第二分类模型，所述第二分类模型为目标分类模型。