[发明专利]一种特征提取模型训练方法及设备在审
| 申请号： | 201911252002.9 | 申请日： | 2019-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN111178537A | 公开（公告）日： | 2020-05-19 |
| 发明（设计）人： | 覃元元 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F11/36 |
| 代理公司： | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人： | 赵小霞 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供了一种特征提取模型训练方法及设备。该方法为：计算设备在训练特征提取模型时，将待训练样本中的日志文本和实际问题根因分别输入特征提取模型，得到第一日志特征向量和第一根因特征向量，然后针对得到的第一日志特征向量进行分类，得到预测问题类别，然后将所述第一日志特征向量和所述第一根因特征向量进行匹配，得到匹配结果，最后根据所述预测问题类别和所述实际问题类别，以及所述匹配结果，对所述特征提取模型的参数进行调整。在该方案中，由于计算设备能够利用历史样本的问题根因和问题类别信息实现对特征提取模型的训练，因此，该方法可以提高特征提取模型的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 特征 提取 模型 训练 方法 设备 | ||
【主权项】：
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