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[发明专利]待标注文本数据的推荐方法、装置及电子设备-CN202310151388.4在审
发明人：尹何举;韩磊;刘凯;丁鑫哲 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本公开提供了待标注文本数据的推荐方法、装置及电子设备，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、自然语言处理、智能搜索技术领域。具体实现方案为：获取经第一训练文本样本集训练得到的文本处理模型、第一训练文本样本集对应的第一错误文本样本集；采用第二训练文本样本集、验证文本样本集以及文本处理模型，获取第二训练文本样本集对应的第二错误文本样本集；根据多个第二错误文本样本集，从多个第二训练文本样本集中选择正训练文本样本集以及负训练文本样本集，进而对初始文本匹配模型进行训练以及从待标注文本数据库中选择待推荐的待标注文本数据，从而能够选择得到对错误文本样本的处理准确度提升效果最好的待标注文本数据
标注文本数据推荐方法装置电子设备

[发明专利]一种情绪分析模型的训练方法、装置、设备及介质-CN202210874048.X在审
发明人：陈益梦;车皓阳;于水;何超 -专利权人：浙江极氪智能科技有限公司;浙江吉利控股集团有限公司
申请日： 2022-07-21 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及智能决策领域，提供一种情绪分析模型的训练方法，包括：获取用户发表的初始文本集数据；对初始文本集数据进行处理，生成初始长文本集数据、第一初始文本集数据以及第二初始文本集数据，将其输入到初始情绪分析模型中进行训练，得到中间情绪分析模型；获取已标注情绪的训练文本集数据；对训练文本集数据进行处理，生成第一训练文本集数据与第二训练文本集数据，将其输入到中间情绪分析模型中进行训练，得到训练好的情绪分析模型。通过本发明公开的一种情绪分析模型的训练方法，能够使训练后的情绪分析模型的精确度得到提升。
一种情绪分析模型训练方法装置设备介质

[发明专利]基于知识图谱的多价值链数据管理辅助决策模型构建方法-CN202210381595.4在审
发明人：刘晓瑛;王宏伟 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-04-13 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明涉及知识图谱构建技术领域，特别是指一种基于知识图谱的多价值链数据管理辅助决策模型构建方法，方法包括：对企业各业务系统中存储的原始运维文本进行结构化抽取，得到数据集；将数据集划分为初始训练文本集和初始测试文本集，对初始训练文本集以及初始测试文本集进行预处理；对预处理后的初始训练文本集进行文本向量化，得到训练文本集，将训练文本集和测试文本集数值化；基于训练文本集，对初始实体抽取模型以及初始关系抽取模型进行训练；根据训练完毕的实体抽取模型和关系抽取模型，对测试文本集进行实体类别抽取以及关系类别抽取；将抽取得到的知识构建为知识图谱。
基于知识图谱价值链数据管理辅助决策模型构建方法

[发明专利]文本难度分级及训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111641248.2在审
发明人：王永杰 -专利权人：上海流利说信息技术有限公司
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：文本难度分级及训练方法、装置、电子设备、存储介质，其中，文本难度分级训练方法包括：获取已标注的第一目标文本集，其包含各文本对应的难度真实值的标签数据；对第一目标文本集中的各文本进行预处理，得到第一训练文本集中各文本对应的特征集；根据第一训练文本集中各文本对应的特征集和预先设置的权重系数，建立难度分级评估模型；获取未标注的第二目标文本集，计算未标注的第二目标文本集中各文本对应的难度伪标签值，得到已标注的第二目标文本集；将第一训练文本集、已标注的第二目标文本集输入至预设的预训练模型，得到文本难度分级模型。采用上述方案，在对文本的阅读难度进行分级时，能够提高文本难度分级的准确性。
文本难度分级训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]相似问题文本生成方法、装置、设备及介质-CN202110919070.7有效
发明人：蒋佳惟 -专利权人：中国平安人寿保险股份有限公司
申请日： 2021-08-11 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明涉及智能决策领域，揭露一种相似问题文本生成方法，包括：对问题文本集执行文本遮蔽，并预测遮蔽后的文本集对应的预测文本集；选择预测准确度大于或等于预设阈值的预测文本集，并与所述问题文本集汇总，得到扩充样本集；将所述扩充样本集拆分得到验证样本集和训练样本集；利用所述训练样本集对待训练的相似问题生成模型进行训练，并利用所述验证样本集对待验证的所述相似问题生成模型进行验证微调，得到训练完成的相似问题生成模型；利用训练完成的所述相似问题生成模型预测用户输入的提问文本的提问标签，并查找与提问标签相同的相似文本集。本发明还揭露相似问题文本生成装置、设备以及介质。本发明可提高所生成的相似问题文本准确率。
相似问题文本生成方法装置设备介质

[发明专利]一种情感分析方法-CN202110997775.0在审
发明人：罗瑜;吴晓华;令狐阳 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-08-27 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种情感分析方法，通过获取训练文本集，并对所述训练文本集进行预处理得到训练情感得分向量集，基于所述训练情感得分向量集和预设语义词向量集对预设的神经网络进行训练，基于训练后的神经网络对待分析文本进行情感分析，对所述训练文本集进行预处理得到训练情感得分向量具体包括，对所述训练文本集进行分词处理，基于预设文本长度对分词处理后的训练文本集进行长度裁剪或补正得到标准训练文本集，基于情感词典确定出所述标准训练文本集对应的训练情感得分向量集，实现了分析文本的具体含义，能够将情感词典与神经网络结合，能够有效分析无规则文本，在进行情感分析时准确度较高，且运行效率高。
一种情感分析方法

[发明专利]一种多价值链问题文本分类方法和装置-CN202210734541.1在审
发明人：覃博;马祖扬 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及文本分类技术领域，特别是指一种多价值链问题文本分类方法和装置，方法包括：对企业里各业务检索平台中用户检索的问句进行收集与文本类别标签标注，得到多价值链问题文本的数据集；将所述问题文本数据集进行预处理，将预处理后的问题文本数据集划分为训练文本集与测试文本集；对所述训练文本集与所述测试文本集进行词向量提取，基于所述训练文本集，用提取后的词向量与标注的文本类别标签，构建全连接网络图；基于所述全连接网络图，对初始标签图注意力模型进行训练，得到训练完毕的标签图注意力模型；基于所述训练文本集提取的词向量，对初始文本语义抽取模型进行训练，得到训练完毕的文本语义抽取模型；根据训练完毕的文本语义抽取模型，对所述测试文本集进行语义抽取，根据训练完毕的标签图注意力模型，对所述测试文本集进行分类。采用本发明，可以实现多价值链问题文本的智能分类。
一种价值链问题文本分类方法装置

[发明专利]获取文本提取模型的方法及装置-CN201710107787.5有效
发明人：陈益 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2017-02-27 - 公布日： 2019-03-08 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种获取文本提取模型的方法及装置，属于机器学习技术领域。该方法包括：获取第一文本提取模型，第一文本提取模型根据人工标注的第一训练文本集合得到；如果第一文本提取模型的提取准确度低于预设阈值，获取第二训练文本集合，第二训练文本集合包括多个第一训练语料和通过第一文本提取模型从多个第一训练语料中提取的多个第一目标文本；根据第一训练文本集合和第二训练文本集合，获取第二文本提取模型。本发明通过第一文本提取模型获取第二训练文本集合，使得获取文本提取模型的过程趋于自动化，由于通过模型获取训练文本集合的效率远高于人工标注的效率，因此采用本发明的获取方法可以大大减少人力成本和时间成本。
获取文本提取模型方法装置

[发明专利]Bert模型的预训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310304871.1在审
发明人：刘羲;周涵;舒畅;陈又新 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06N3/09 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术，揭露了一种Bert模型的预训练方法，包括：对获取的打标签后的训练文本集中文本进行掩码，得到标准训练文本集；提取打标签后的训练文本集的标签特征，并对标准训练文本集进行掩码预测，得到预测后的文本集；计算提取的标签特征与预测后的文本集对应的真实标签特征的第一损失值；计算预测后的文本集与打标签后的训练文本集对应的真实文本的第二损失值；根据第一损失值及第二损失值，计算综合损失值；当综合损失值不满足训练结束条件时，调整Bert模型参数；当综合损失值满足训练结束条件时，退出训练得到目标Bert模型。本发明还提出一种Bert模型的预训练装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提升Bert模型预训练的准确性以及效率。
bert 模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]文本分类模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202010966556.1在审
发明人：黄海龙;刘广;高维国 -专利权人：中国平安人寿保险股份有限公司
申请日： 2020-09-15 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种文本分类模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。训练后的文本分类模型可储存到区块链中。该方法包括：获取预存的初始样本集作为目标样本集；根据预训练的BERT模型获取目标样本集的拓展样本集；将目标样本集与所述拓展样本集合并得到总样本集，并根据总样本集对预设的文本分类模型进行训练。通过BERT模型能够预测初始样本集中的样本文本的相似文本，从而可得到大量的训练数据，解决了文本分类模型冷启动过程中，训练数据不足的问题。通过大量的训练数据来对文本分类模型进行训练，可使得文本分类模型能够达到很好的训练效果，避免了由于训练数据过少而导致文本分类模型出现过拟合。
文本分类模型训练方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]采样监测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111200468.1在审
发明人：房伟;陈东莉 -专利权人：山东摄云信息技术有限公司
申请日： 2021-10-15 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及智能监测领域，揭露一种采样监测方法，包括：接收数据采样指令，根据所述数据采样指令从网页中采样原始文本集，清洗所述原始文本集得到标准文本集，对所述标准文本集中每个文本执行类别分类，得到包括类别名称的标准文本集，利用所述类别名称，对每个所述标准文本与数据库中的存储文本执行相似度计算，剔除相似度高于阈值的标准文本，得到包括类别名称的训练文本集，将所述类别名称作为真实标签，利用所述训练文本集分别对不同的分类模型执行训练，并利用所述真实标签剔除在训练过程中大于预设波动值的训练文本，得到净化文本集，本发明可解决在监控过程中无法对采样数据做实时清理，以提高采样数据纯度的问题。
采样监测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]文本智能编辑方法、装置及计算机可读存储介质-CN201910668831.9有效
发明人：乔佳 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-07-23 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06F40/232 文献下载
摘要：本发明涉及一种人工智能技术，揭露了一种文本智能编辑方法，包括：获取正确文本集和错误文本集，对所述错误文本集进行预处理操作，得到标准错误文本集，并对所述正确文本集和所述标准错误文本集建立对应的标签集；通过词袋模型将所述正确文本集和所述标准错误文本集转换为词向量，并将所述词向量作为训练集存入语料库中；利用所述训练集和所述标签集对预先构建的文本智能编辑模型进行训练，得到训练好的文本智能编辑模型；接收用户输入的文本数据，利用所述训练好的文本智能编辑模型对所述用户输入的文本数据进行智能编辑，输出对应的正确文本数据。本发明还提出一种文本智能编辑装置以及一种计算机可读存储介质。本发明实现了文本的智能编辑。
文本智能编辑方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]一种多价值链问题文本分类方法和装置-CN202211355585.X在审
发明人：覃博;王宏伟;马祖扬;张和明 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-11-01 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种多价值链问题文本分类方法，包括：对企业里各业务检索平台中用户检索的问句进行收集与文本类别标签标注，得到多价值链问题文本的数据集；将数据集进行预处理并划分为训练文本集与测试文本集，并进行词向量提取，基于训练文本集，用提取后的词向量与标注的文本类别标签，构建全连接网络图，并对初始标签图注意力模型进行训练，得到训练完毕的标签图注意力模型；基于训练文本集提取的词向量，对初始文本语义抽取模型进行训练得到训练完毕的文本语义抽取模型；根据训练完毕的文本语义抽取模型对测试文本集进行语义抽取，根据训练完毕的标签图注意力模型对测试文本集进行分类。采用本发明可以实现多价值链问题文本的智能分类。
一种价值链问题文本分类方法装置

[发明专利]用于生成模型的方法和装置-CN201910312916.3有效
发明人：陈飞标 -专利权人：阿波罗智联（北京）科技有限公司
申请日： 2019-04-18 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：获取第一训练样本集合，第一训练样本集合中的训练样本包括样本文本；统计第一训练样本集合中不同长度的样本文本在第一训练样本集合中所占的比例；根据统计出的比例，从第一训练样本集合中抽取训练样本得到第二训练样本集合；利用机器学习算法，将第二训练样本集合包括的样本文本作为输入，将与输入的样本文本对应的标注信息作为期望输出，训练得到针对目标文本的文本处理模型，目标文本与第一训练样本集合中的样本文本来源相同。该实施方式提供了一种基于具体场景抽取训练样本的模型训练机制，提高了模型输出结果的准确度。
用于生成模型方法装置

[发明专利]基于TextCNN模型的文本分类方法、装置、设备及介质-CN202310816602.3在审
发明人：陈浩 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-07-05 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术领域以及数字医疗领域，公开了一种基于TextCNN模型的文本分类方法、装置、设备及介质，其方法包括：获取文本作为训练样本集，利用标注样本集对预训练模型进行微调，得到训练好的基于Bertbase的文本分类模型，基于训练好的Bertbase的文本分类模型对未标注样本集进行预测，选取logits中权重大于阈值∈的类别标签的文本，并将文本填充到标注样本集从而形成扩展样本集；基于扩展样本集训练TextCNN文本分类模型，利用标注样本集再次微调TextCNN文本分类模型，得到最终文本分类模型；基于训练后的最终文本分类模型，执行文本分类任务，本申请可提高模型分类的准确率。
基于 textcnn 模型文本分类方法装置设备介质

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