[发明专利]模型训练方法和系统、服务器、存储介质有效
| 申请号： | 201711131972.4 | 申请日： | 2017-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN107808004B | 公开（公告）日： | 2021-02-26 |
| 发明（设计）人： | 王一鸣;孙珂;贺文嵩 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种模型训练方法和系统、服务器、存储介质，其中，该方法包括：利用带标注的第一样本数据训练得到基础模型；利用基础模型对第二样本数据的解析结果和用户对第二样本数据对应的解析结果的反馈，训练得到回报模型，其中，回报模型用于对基础模型的解析结果进行评估；利用第三样本数据，结合基础模型和回报模型进行反馈训练，并将回报模型的目标置为正向反馈，以纠正基础模型向用户目标调整，得到调整后的基础模型。本发明实施例可以改善模型训练过程中的交互方式，降低数据标注的人力成本，提高不同场景中数据的复用性。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 训练 方法 系统 服务器 存储 介质 | ||
【主权项】：
一种模型训练方法，其特征在于，包括：利用带标注的第一样本数据训练得到基础模型；利用所述基础模型对第二样本数据的解析结果和用户对第二样本数据对应的解析结果的反馈，训练得到回报模型，其中，所述回报模型用于对所述基础模型的解析结果进行评估；利用第三样本数据，结合所述基础模型和回报模型进行反馈训练，并将所述回报模型的目标置为正向反馈，以纠正所述基础模型向用户目标调整，得到调整后的基础模型。
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