[发明专利]文本对分类模型的训练方法、分类方法、设备及存储介质有效
| 申请号： | 202010035190.6 | 申请日： | 2020-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN112818658B | 公开（公告）日： | 2023-06-27 |
| 发明（设计）人： | 张冠华;白冰;白琨 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/211 | 分类号： | G06F40/211;G06F40/279;G06F40/30;G06F18/24;G06F18/25 |
| 代理公司： | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人： | 李昂;张颖玲 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种文本对分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质；方法包括：通过第一文本预测模型对文本对样本中的第一文本样本进行文本预测处理，得到针对第一文本样本的预测结果；基于文本对样本数据集的无偏分布，对针对第一文本样本的预测结果进行偏差分析处理，得到针对文本对样本的权重；通过文本对分类模型对文本对样本中的第一文本样本以及第二文本样本进行语义关系分类处理，得到针对文本对样本的分类结果；基于针对文本对样本的权重、以及针对文本对样本的分类结果，构建文本对分类模型的损失函数；更新文本对分类模型的参数直至损失函数收敛，将损失函数收敛时文本对分类模型的更新的参数、确定为通过训练后得到的参数。 | ||
| 搜索关键词： | 文本 分类 模型 训练 方法 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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