[发明专利]针对乏样本分类的分层迁移学习方法、介质、装置和设备在审
| 申请号： | 201811593430.3 | 申请日： | 2018-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN109711718A | 公开（公告）日： | 2019-05-03 |
| 发明（设计）人： | 朱军;田天;杨建军;王思宇;宋世虹;郭楠;程雨航 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06Q10/06 | 分类号： | G06Q10/06;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京志霖恒远知识产权代理事务所(普通合伙) 11435 | 代理人： | 郭栋梁 |
| 地址： | 100084 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明的实施方式提供了一种针对乏样本分类的分层迁移学习方法。该方法包括：建立待处理对象的层次化模型，使得其最少包括每一层次的控制参数以及至少一个层次基于区别特征的签名；利用不同类别的样本得到所述每一层次的控制参数。通过上述方法可以建立通用的行业样本数据处理模型，以众包的方法，得到多个行业众多的语义标注，从企业样本类别丰富的行业数据中得到模型参数，并将其迁移到样本数据数量匮乏的行业样本分析中，降低样本数量少带来的标注的不准确性。此外，本发明的实施方式提供了一种针对乏样本分类的分层迁移学习介质、装置和设备。 | ||
| 搜索关键词： | 样本分类 迁移 分层 样本 控制参数 数据处理模型 层次化模型 处理对象 模型参数 区别特征 行业数据 样本分析 样本类别 样本数据 语义标注 通用的 学习 标注 | ||
【主权项】：
1.一种针对乏样本分类的分层迁移学习方法，包括：建立待处理对象的层次化模型，使得其最少包括每一层次的控制参数以及至少一个层次基于区别特征的签名；利用不同类别的样本得到所述每一层次的控制参数。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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