[发明专利]文本处理模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种文本处理模型训练方法，其特征在于，包括：

获取训练文本的原始文本信息；

对所述原始文本信息进行特征提取，得到所述原始文本信息的原始文本特征；

根据所述原始文本特征，确定与所述原始文本信息对应的目标相似文本信息；

根据所述原始文本信息和所述目标相似文本信息，对文本处理模型进行训练，得到训练后文本处理模型，所述训练后文本处理模型用于对文本进行识别。

2.根据权利要求1所述的文本处理模型训练方法，其特征在于，所述根据所述原始文本特征，确定与所述原始文本信息对应的目标相似文本信息，包括：

确定与所述原始文本特征维度匹配的参考文本特征；

根据所述原始文本特征和所述参考文本特征，确定与所述原始文本信息对应的目标相似文本信息。

3.根据权利要求2所述的文本处理模型训练方法，其特征在于，所述根据所述原始文本特征和所述参考文本特征，确定与所述原始文本信息对应的目标相似文本信息，包括：

根据所述原始文本特征和所述参考文本特征，计算所述原始文本特征和所述参考文本特征之间的差异信息；

根据所述差异信息，确定与所述原始文本信息对应的目标相似文本信息。

4.根据权利要求3所述的文本处理模型训练方法，其特征在于，所述根据所述原始文本特征和所述参考文本特征，计算所述原始文本特征和所述参考文本特征之间的差异信息，包括：

根据所述原始文本特征和所述参考文本特征，计算原始文本特征和所述参考文本特征之间在映射空间中的目标距离信息；

将所述目标距离信息作为所述差异信息。

5.根据权利要求2所述的文本处理模型训练方法，其特征在于，所述确定与所述原始文本特征维度匹配的参考文本特征，包括：

获取与所述原始文本信息维度匹配的参考文本信息；

对所述参考文本信息进行特征提取，得到与所述原始文本特征维度匹配的参考文本特征。

6.根据权利要求1所述的文本处理模型训练方法，其特征在于，所述根据所述原始文本信息和所述目标相似文本信息，对文本处理模型进行训练，得到训练后文本处理模型，包括：

对所述原始文本信息进行预测，得到预测后原始文本信息；

对所述目标相似文本信息进行预测，得到预测后相似文本信息；

根据所述原始文本信息、所述预测后原始文本信息、所述目标相似文本信息，以及所述预测后相似文本信息，对所述文本处理模型进行训练，得到训练后文本处理模型。

7.根据权利要求6所述的文本处理模型训练方法，其特征在于，所述根据所述原始文本信息、所述预测后原始文本信息、所述目标相似文本信息，以及所述预测后相似文本信息，对所述文本处理模型进行训练，得到训练后文本处理模型，包括：

根据所述原始文本信息、所述预测后原始文本信息，计算所述原始文本信息、所述预测后原始文本信息之间的第一损失值；

根据所述目标相似文本信息、所述预测后相似文本信息，计算所述目标相似文本信息和所述预测后相似文本信息之间的第二损失值；

根据所述第一损失值和所述第二损失值，对所述文本处理模型进行训练，得到训练后文本处理模型。

8.根据权利要求1所述的文本处理模型训练方法，其特征在于，所述对所述原始文本信息进行特征提取，得到所述原始文本信息的原始文本特征之前，所述方法还包括：

获取所述训练文本的原始文本信息对应的标签；

基于所述原始文本信息和所述标签，对初始文本处理模型的初始编码器进行编码训练，得到所述文本处理模型；

所述对所述原始文本信息进行特征提取，得到所述原始文本信息的原始文本特征，包括：采用所述文本处理模型对所述原始文本信息进行特征提取，得到所述原始文本信息的原始文本特征。