[发明专利]数据训练方法和装置

权利要求书

1.一种数据训练方法，其特征在于，包括：

在源领域的训练数据和新领域的训练数据中确定共享数据；任一领域的训练数据包括：文章和问题；

根据确定的所述共享数据，在新领域的训练数据中确定新领域的独立数据；

将所述新领域的独立数据和所述共享数据对新领域的机器阅读理解训练模型进行数据训练，输出新领域的训练结果；所述训练结果包括：文章中的词作为问题的答案的起始位置的可能性以及结束位置的可能性；

其中，将所述新领域的独立数据和所述共享数据进行数据训练，输出新领域的训练结果，包括：根据共享参数进行共享训练，将所述源领域的训练数据和所述新领域的训练数据中通用的数据确定为共享数据；所述共享参数为共享训练时得到所述共享数据而设置的在所述源领域和所述新领域中相互共享的参数；根据新领域的独立参数，将所述新领域的独立数据和所述共享数据进行数据训练，输出新领域的训练结果；根据确定的所述共享数据，在源领域的训练数据中确定源领域的独立数据；根据源领域的独立参数，将所述源领域的独立数据和所述共享数据进行数据训练，输出源领域的训练结果；比较所述源领域的训练结果和所述新领域的训练结果之间的差异性，若大于等于差异阈值，则停止训练；若小于预设的差异阈值，则分别调整所述源领域的独立参数和所述新领域的独立参数，重新训练。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述源领域的训练数据和所述新领域的训练数据中确定共享数据包括：

根据共享参数，将所述源领域的训练数据和所述新领域的训练数据进行共享训练，将所述源领域的训练数据和所述新领域的训练数据中通用的数据确定为共享数据；

所述共享参数为共享训练时得到所述共享数据而设置的在所述源领域和所述新领域中相互共享的参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据确定的所述共享数据，在新领域的训练数据中确定新领域的独立数据，包括：

根据所述共享数据中携带的领域标识，在所述共享数据中确定属于新领域的共享数据；

根据新领域的共享数据，在新领域的训练数据中确定新领域的独立数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述新领域的独立数据和所述共享数据进行数据训练，输出新领域的训练结果，包括：

根据新领域的独立参数，将所述新领域的独立数据和所述共享数据进行数据训练，输出新领域的训练结果；

所述新领域的独立参数包括新领域的独立训练目标而设置的参数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据确定的所述共享数据，在源领域的训练数据中确定源领域的独立数据；

根据源领域的独立参数，将所述源领域的独立数据和所述共享数据进行数据训练，输出源领域的训练结果。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，还包括：

比较所述源领域的训练结果和所述新领域的训练结果之间的差异性，若大于等于差异阈值，则停止训练；

若小于预设的差异阈值，则分别调整所述源领域的独立参数和所述新领域的独立参数，根据调整后的源领域的独立参数重新训练所述源领域的独立数据和所述共享数据，根据调整后的新领域的独立参数重新训练所述新领域的独立数据和所述共享数据。