[发明专利]实体识别模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质在审
| 申请号： | 202310709697.9 | 申请日： | 2023-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN116663561A | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 于凤英;王健宗;程宁 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06F18/214 |
| 代理公司： | 深圳众鼎专利商标代理事务所(普通合伙) 44325 | 代理人： | 张小燕 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及数字医疗领域，公开了一种实体识别模型训练方法，该方法包括获取训练数据集，训练数据集包括训练数据和真实标签；获取预设训练模型，通过预设训练模型对训练数据进行预测，得到预测标签；根据与同一训练数据对应的预测标签和真实标签，确定预设训练模型的散度损失值以及第一损失值；对所有第一损失值进行均值处理，得到平均损失值；根据平均损失值和散度损失值，确定预测损失值；在预测损失值达到收敛条件时，将收敛之后的预设训练模型确定为实体识别模型。本发明通过KL散度计算散度损失值，进而根据散度损失值和平均损失值对预设训练模型的损失值进行，减少了噪音数据的影响，防止了预设训练模型对噪音数据的过拟合。 | ||
| 搜索关键词： | 实体 识别 模型 训练 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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