[发明专利]识别模型的训练及应用方法、装置、计算设备及存储介质有效
| 申请号： | 201910791312.1 | 申请日： | 2019-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN110569359B | 公开（公告）日： | 2023-09-15 |
| 发明（设计）人： | 唐亚腾;钟滨;徐进;王志平 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35 |
| 代理公司： | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人： | 李娟;王英 |
| 地址： | 518044 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请公开了一种识别模型的训练及应用方法、装置、计算设备及存储介质。该模型训练方法包括：获取不同来源的文本数据，其中，不同来源的文本数据中包括第一类文本数据和第二类文本数据，所述第一类文本数据具有来源标签，所述第二类文本数据具有预定属性标签，所述预定属性不包括文本来源；基于同一特征提取网络提取所述文本数据的特征数据；基于第一类文本数据的特征数据训练第一分类器，并基于第二类文本数据的特征数据训练第二分类器，其中所述第一分类器用于确定文本数据的来源，所述第二分类器用于确定文本数据的预定属性。由此，使得所训练的识别模型(机器学习模型)能够针对不同来源的数据间快速迁移并应用，从而节约成本并节省人力。 | ||
| 搜索关键词： | 识别 模型 训练 应用 方法 装置 计算 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种识别模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取不同来源的文本数据，其中，所述不同来源的文本数据中包括第一类文本数据和第二类文本数据，所述第一类文本数据具有来源标签，所述第二类文本数据具有预定属性标签，所述预定属性不包括文本来源；/n基于同一特征提取网络提取所述文本数据的特征数据；/n基于第一类文本数据的特征数据训练第一分类器,并基于第二类文本数据的特征数据训练第二分类器，其中所述第一分类器用于确定文本数据的来源，所述第二分类器用于确定文本数据的预定属性。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于腾讯科技（深圳）有限公司，未经腾讯科技（深圳）有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910791312.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
