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[发明专利]模型训练方法、文本分类方法及相关装置-CN202310715117.7在审
发明人：郭瑾瑾;黄智超;李叶昕;孙彦苹;张钧波;郑宇 -专利权人：京东城市（北京）数字科技有限公司
申请日： 2023-06-15 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本公开涉及模型训练方法、文本分类方法及相关装置、电子设备、计算机可存储介质，涉及机器学习领域。模型训练方法包括：获取当前训练文本，其中，所述当前训练文本的文本长度小于长度阈值；确定与所述当前训练文本关联的参考训练文本，其中，所述参考训练文本包括所述当前训练文本中的当前实体、与所述当前实体关联的参考实体、以及所述当前实体与所述参考实体之间的关联关系信息；确定与所述当前训练文本对应的目标训练文本，其中，所述目标训练文本包括所述当前训练文本和所述参考训练文本；利用所述目标训练文本，训练文本分类模型。根据本公开，可以提高文本分类的准确性。
模型训练方法文本分类相关装置

[发明专利]文本复述模型的训练方法、文本复述方法和装置-CN202210333098.7在审
发明人：杨可心;刘大一恒;姚亮;杨宝嵩;张海波;陈博兴;谢军 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：说明书披露一种文本复述模型的训练方法、文本复述方法和装置。所述文本复述模型的训练方法包括：获取训练文本对，所述训练文本对包括原始训练文本和复述训练文本；为所述复述训练文本生成词汇控制条件和语法控制条件；将所述原始训练文本、所述词汇控制条件和所述语法控制条件输入待训练的文本复述模型，得到所述文本复述模型输出的复述预测文本；基于所述复述预测文本和所述复述训练文本之间的差异，更新所述文本复述模型的参数，以对所述文本复述模型进行训练。
文本复述模型训练方法装置

[发明专利]一种训练文本识别模型、文本连贯性的方法及装置-CN201910147725.6有效
发明人：罗彦 -专利权人：中国科学院电工研究所
申请日： 2019-02-27 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本发明公开一种训练文本识别模型、文本连贯性识别方法及装置，其中训练文本识别模型的方法包括：获取第一训练文本和第二训练文本，第二训练文本为与第一训练文本对应的参考训练文本；从第一训练文本中提取第一训练特征信息，和，从第二训练文本中提取第二训练特征信息，第一训练特征信息为语序错乱的文本特征，第二训练特征信息为语序连贯的文本特征；利用第一训练特征信息以及第二训练特征信息对支持向量机模型进行训练，得到文本识别模型本发明通过训练文本特征信息的提取形成文本识别模型可快速识别待识别文本的连贯性，明显提高了文本连贯性的识别效率，可替代人工识别文本连贯性，进而减少了人工大量的精力。
一种训练文本识别模型连贯性方法装置

[发明专利]加速文本处理模型训练的方法及装置-CN202310197464.5在审
发明人：蒋敏;暴宇健 -专利权人：北京龙智数科科技服务有限公司
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本公开涉及文本处理技术领域，提供了一种加速文本处理模型训练的方法及装置。该方法包括：获取文本训练数据集，其中，文本训练数据集包括多条训练文本；基于每条训练文本的文本长度对多条训练文本进行排序，得到排序结果；基于批处理大小对排序结果中的训练文本进行划分，得到多个批次，每个批次内含多条训练文本，其中，批处理条数用于指示每个批次训练中训练文本的条数；利用多个批次的训练文本对文本处理模型进行多批次训练。采用上述技术手段，解决现有技术中，动态填充文本的方式训练文本处理模型存在训练时间过长的问题。
加速文本处理模型训练方法装置

[发明专利]一种问题分类方法及系统-CN201510531001.3在审
发明人：李寿山;张栋;周国栋 -专利权人：苏州大学张家港工业技术研究院
申请日： 2015-08-26 - 公布日： 2015-11-11 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种问题分类方法及系统，包括：获取第一预设量的第一训练文本和第二预设量的第二训练文本，第一训练文本已提供问题类型，第二训练文本未提供问题类型；利用第一训练文本及每个第一训练文本的问题类型通过标签传播算法确定每个第二训练文本的问题类型；确定第一训练文本和第二训练文本为训练文本，将训练文本进行分词处理，得到分别与每个训练文本对应的训练词组；利用与每个训练文本对应的训练词组及每个训练文本的问题类型训练最大熵分类器；利用最大熵分类器对待测词组进行分类，得到与待测词组对应的待测文本的问题类型。由此，不需确定大量训练文本的问题类型，无需耗费大量人力，且对待测词组进行分类得到的结果准确率较高。
一种问题分类方法系统

[发明专利]一种文本摘要生成模型训练系统和方法-CN202111110508.3在审
发明人：范凌;王喆 -专利权人：特赞(上海)信息科技有限公司
申请日： 2021-09-22 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本申请公开了一种文本摘要生成模型训练系统和方法，该系统包括：文本增强模块，用于对当前原始训练文本进行数据增强得到当前训练文本增强数据；文本编码模块，用于对当前训练文本增强数据进行文本编码得到当前训练文本表征数据；文本解码模块，用于对当前训练文本表征数据进行文本解码得到当前训练解码文本；训练控制模块，计算得到新的训练文本过程损失值，用新的训练文本过程损失值对当前训练文本过程损失值进行更新，根据新的训练文本过程损失值的大小进行训练控制通过本申请的技术方案，既提高了文本摘要获取过程中的鲁棒性，又加强了句向量的全局语义，实现了自动获取文本摘要的最佳效果。
一种文本摘要生成模型训练系统方法

[发明专利]文本处理模型的训练方法、文本处理方法及相关设备-CN202110932894.8有效
发明人：方美媛;黄瑾;段亦涛 -专利权人：网易有道信息技术（北京）有限公司
申请日： 2021-08-13 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本公开提供一种文本处理模型的训练方法、文本处理方法及相关设备。该文本处理模型包括：降噪自编码器子模型和循环训练子模型；该方法包括：训练数据集分为包括有高质量文本的第一数据集和包括有低质量文本的第二数据集；将第一训练文本和第二训练文本输入降噪自编码器子模型，以得到第一训练文本对应的第一损失、第二训练文本对应的第二损失，以及第一训练文本和第二训练文本之间的对抗损失；将第一训练文本和第二训练文本输入循环训练子模型，以得到第一训练文本对应的第一循环损失、第二训练文本对应的第二循环损失，以及第一训练文本和第二训练文本之间的循环对抗损失；构建联合损失函数，并根据联合损失函数，训练文本处理模型。
文本处理模型训练方法相关设备

[发明专利]文本标签的确定方法及相关装置-CN202210004883.8在审
发明人：刘镇熙 -专利权人：深圳思为科技有限公司
申请日： 2022-01-04 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06V30/18 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种文本标签的确定方法及相关装置，该方法包括：获取目标图片中的目标文本与目标文本对应的目标文本框特征向量，将目标文本与目标文本框特征向量输入预先训练好的标签确定模型，确定目标文本对应的第一标签，标签确定模型由多个训练文本、训练文本对应的训练文本框特征向量拼接后的数据，以及训练文本对应的第二标签训练得到，第二标签为预先设定的标签。本申请将训练文本框特征向量以及训练文本拼接，通过拼接后的训练文本框特征向量以及训练文本来训练标签确定模型，使得训练好的标签确定模型输出结果为训练文本的对应的第二标签，提高确定文本标签的准确性。
文本标签确定方法相关装置

[发明专利]检测模型生成及文本检测方法、装置、设备和介质-CN202210118028.X在审
发明人：赵佳鹏 -专利权人：广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司
申请日： 2022-02-08 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V30/414 文献下载
摘要：本申请的一种检测模型生成及文本检测方法，包括：获取训练图片，以及所述训练图片中包含的训练文本和所述训练文本对应的第一训练文本框；根据所述训练图片中所述训练文本的排列方向，生成所述第一训练文本框的训练中心线；基于所述训练中心线对所述第一训练文本框进行扩大选取，得到第二训练文本框；对所述第二训练文本框进行金字塔分布计算，得到训练文本分布值；通过所述训练文本分布值对初始神经网络对进行模型训练，得到检测模型，通过所述检测模型对待检测文本进行检测，从而提高文本检测的鲁棒性。
检测模型生成文本方法装置设备介质

[发明专利]语言模型训练方法、问答对生成方法、装置及设备-CN202010400998.X在审
发明人：张高升 -专利权人：武汉TCL集团工业研究院有限公司
申请日： 2020-05-13 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请适用于信息处理技术领域，提供了一种语言模型训练方法、问答对生成方法、装置及设备。语言模型训练方法包括获取训练文本；根据训练文本生成多个训练文本序列；其中，每个训练文本序列包括所述训练文本、包含在训练文本中的答案文本以及对应答案文本的问题文本；将每个训练文本序列中的训练文本和答案文本作为特征，将每个训练文本序列中的问题文本作为标签，基于有监督学习算法对语言模型进行训练，得到已训练的目标语言模型。基于该语言模型训练方法得到的目标语言模型时，适用于根据答案预测获得答案对应的问题的应用场景。
语言模型训练方法答对生成装置设备

[发明专利]训练文本生成方法、模型训练方法、装置及电子设备-CN202210535272.6在审
发明人：王丽;宋有伟;张林箭;张聪;范长杰;胡志鹏 -专利权人：网易（杭州）网络有限公司
申请日： 2022-05-17 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请公开了一种训练文本生成方法、模型训练方法、文本识别方法、装置电子设备及计算机可读存储介质，其中，训练文本用于对待训练模型进行训练，以得到文本识别模型，训练文本生成方法包括：获取引导文本，所述引导文本与目标文本的语义属性相一致，所述目标文本为所述文本识别模型识别出的正例文本；将所述引导文本输入基于引导的文本生成模型中，得到与所述引导文本的语义属性相一致的输出文本；根据所述输出文本确定训练文本。本申请通过基于引导的文本生成模型自动生成输出文本，从而确定出训练文本，可以更加快速、高效地得到训练文本。
训练文本生成方法模型装置电子设备

[发明专利]一种文本生成模型的训练方法、装置、介质及电子设备-CN202310515566.7在审
发明人：张丽颖;张云云;程永利;陆宇婧;程稳;李勇;陈光;曾令仿 -专利权人：之江实验室
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本说明书公开了一种文本生成模型的训练方法、装置、介质及电子设备，包括：先将从通用文本数据集中确定出的原始文本输入预先训练的类型识别模型，确定原始文本的模板标注。然后，根据原始文本、模板标注以及目标模板，生成训练文本生成模型的训练样本，将输入部分输入待训练的文本生成模型，得到输出文本，以样本标注与输出文本之间的差异最小为训练目标，对待训练的文本生成模型进行训练，增加了训练文本生成模型的训练样本，使得可以在训练样本较少的情况下，训练文本生成模型，使得文本生成模型训练效果好，提高文本生成模型的输出文本的准确性。
一种文本生成模型训练方法装置介质电子设备

[发明专利]文本处理方法和系统-CN200710080047.3无效
发明人：尚明生;林劼;傅彦;邵刚 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2007-03-02 - 公布日： 2007-08-22 - 主分类号： G06F17/21 文献下载
摘要：本发明公开了一种文本处理方法，应用于文本特征提取技术中，该方法包括：在文本训练过程中，基于训练后的模型参数对训练文本进行分类，并删除分类错误的训练文本，使新的训练文本集中只保留分类正确的训练文本，再基于分类正确的训练文本构建新的特征集；基于所述新的训练文本集和新的特征集训练模型参数。本发明还提供了一种文本处理系统。本发明中通过在文本训练过程中，训练模型参数后，基于新的模型参数进行分类去除分类错误的训练文本，再基于正确分类的文本训练模型参数，从而降低了噪声文本对训练特征集的影响，提高了训练特征集的可靠性，也提高了文本特征提取的准确度
文本处理方法系统

[发明专利]样本构建方法、分类模型训练方法、文本分类方法及装置-CN202310482560.4在审
发明人：刘超群;张雯轩;陈桂臻;吴小宝;刘安团;曾集丰;邴立东 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司;南洋理工大学
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请提供一种样本构建方法、分类模型训练方法、文本分类方法及装置。该样本构建方法包括获取第一文本段落，第一文本段落包括多个文本片段；确定多个文本片段中的目标文本片段为训练文本的正标签文本，正标签文本可概括第一文本段落；确定多个文本片段中的除目标文本片段之外的文本片段为训练文本；根据正标签文本与训练文本，确定训练样本，训练样本和正标签文本用于训练得到分类模型，可以避免人工标注训练样本，进而实现分类模型的零标注样本训练，提高分类模型的训练效率。
样本构建方法分类模型训练文本装置

[发明专利]一种文本分类模型生成、文本分类方法及装置-CN201810305894.3有效
发明人：余咸国 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2018-04-08 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种文本分类模型生成、文本分类方法及装置，通过确定至少一个训练文本；对至少一个训练文本进行数据清洗，得到分别与每个训练文本对应的第一训练文本；针对每个第一训练文本，从第一训练文本的文本内容中依次选取预设个数的满足预先设置的分词选取条件的分词，生成第二训练文本；分别确定每个第二训练文本的文本向量；将文本向量和文本向量对应的训练文本所属的文本类别，作为预先设置的文本分类模型生成算法的输入信息，以生成文本分类模型的方式，避免了现有技术基于词频构建的文本分类模型所存在的文本分类准确性低的问题
一种文本分类模型生成方法装置

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