[发明专利]多任务分类模型训练方法、多任务分类方法及装置在审
| 申请号： | 201910839054.X | 申请日： | 2019-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN110728298A | 公开（公告）日： | 2020-01-24 |
| 发明（设计）人： | 任磊;步佳昊;杨扬;王金刚;张富峥;王仲远 | 申请（专利权）人： | 北京三快在线科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 11319 北京润泽恒知识产权代理有限公司 | 代理人： | 任亚娟 |
| 地址： | 100083 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种多任务分类模型训练方法、多任务分类方法及装置。所述方法包括：将预设信息输入至预训练模型；预设信息包括多个信息单元；调用参数共享层，对每个信息单元进行全局向量表征处理，确定每个信息单元的全局语义表征向量；调用多个分类器，根据每个全局语义表征向量对预设信息进行分类处理，确定预设信息的分类预测结果；基于分类预测结果、第一数量、第二数量和标注结果，计算得到损失值；在损失值处于预设范围内的情况下，将训练得到的目标预训练模型作为多任务分类模型。本公开可以在少量训练数据的基础上获取较好的多任务分类模型，在有新增任务的情况下，仅需增加少量的标注训练数据，能够降低标注成本。 | ||
| 搜索关键词： | 任务分类 预设信息 信息单元 标注 语义 训练模型 训练数据 预测结果 向量 调用参数 分类处理 模型训练 全局向量 分类器 共享层 分类 预设 调用 全局 | ||
【主权项】：
1.一种多任务分类模型训练方法，其特征在于，包括：/n将预设信息输入至预训练模型，所述预设信息包括多个信息单元，所述预训练模型包括参数共享层和多个分类器；/n调用所述参数共享层，对每个所述信息单元进行全局向量表征处理，确定每个所述信息单元在所述预设信息中的全局语义表征向量；/n调用所述多个分类器，根据每个所述全局语义表征向量对所述预设信息进行分类处理，确定所述预设信息在多个任务上的分类预测结果；/n基于所述分类预测结果、所述预设信息在各所述任务上的第一数量、所述任务的第二数量和所述预设信息的标注结果，计算得到损失值；/n在所述损失值处于预设范围内的情况下，将训练得到的目标预训练模型作为多任务分类模型。/n
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