[发明专利]一种文本训练方法及装置有效
| 申请号： | 201611027962.1 | 申请日： | 2016-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN106557566B | 公开（公告）日： | 2019-06-07 |
| 发明（设计）人： | 韩瑞峰;孙海涛 | 申请（专利权）人： | 杭州费尔斯通科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 王宝筠 |
| 地址： | 310051 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种文本训练方法及装置，所述方法应用于对抗生成网络，所述对抗生成网络包括生成网络和卷积神经网络，所述方法包括：获取所述待训练文本，所述待训练文本至少包括无标签文本；获得与所述待训练文本对应的文本回传误差，所述文本回传误差包括所述生成网络的文本回传误差和/或所述卷积神经网络的文本回传误差；判断所述文本回传误差是否在预设的误差范围内；若否，利用BP算法，对所述生成网络和/或所述卷积神经网络的参数，进行基于所述文本回传误差的调整，并返回执行所述获取待训练文本的步骤，直到使文本回传误差在所述预设的误差范围内。由上可见，本申请的方案通过对抗生成网络实现了对无标签文本的训练。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 文本 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种文本训练方法，其特征在于，应用于对抗生成网络，所述对抗生成网络包括生成网络和卷积神经网络，所述对抗生成网络用于实现对待训练文本的训练，所述方法包括：获取所述待训练文本，所述待训练文本至少包括无标签文本；获得与所述待训练文本对应的文本回传误差，所述文本回传误差包括所述生成网络的文本回传误差和/或所述卷积神经网络的文本回传误差；判断所述文本回传误差是否在预设的误差范围内；若否，利用BP算法，对所述生成网络和/或所述卷积神经网络的参数，进行基于所述文本回传误差的调整，并返回执行所述获取待训练文本的步骤，直到使文本回传误差在所述预设的误差范围内；其中，获得与所述待训练文本对应的文本回传误差，包括：依据所述生成网络生成与一维随机噪声对应的生成文本；分别获得所述生成文本的二维向量和所述无标签文本的二维向量；对所述生成文本的二维向量、所述无标签文本的二维向量进行第一训练误差函数的运算，以获得所述生成网络的文本回传误差。
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