[发明专利]基于对抗学习的文本分类模型训练和文本分类方法及装置有效
| 申请号： | 202110322493.0 | 申请日： | 2021-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN112966112B | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 郑行;邹泊滔;严淮;王鑫云;吴潇丽;汤深;孙清清;张天翼 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/094 | 分类号： | G06N3/094;G06N3/09;G06N3/0475;G06F16/35 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陈霁;周良玉 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 说明书实施例提供了一种文本分类模型的训练方法和文本分类方法，文本分类模型包括文本分类网络、对抗文本生成网络，该方法包括：将第一文本样本输入对抗文本生成网络，获得第一对抗文本；根据第一对抗文本与第一文本样本的文本差异损失；确定第一对抗文本与第一文本样本对于文本分类网络的判别差异损失；以文本差异损失趋于变小、判别差异损失趋于变大为目标，训练对抗文本生成网络；将第二文本样本输入经过训练的对抗文本生成网络，生成第二对抗文本；将第二文本样本和所述第二对抗文本，输入文本分类网络，得到第二文本样本和第二对抗文本分别对应的分类结果,以该分类结果趋同于第二文本样本的分类标签为目标，更新文本分类网络。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 对抗 学习 文本 分类 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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