[发明专利]无监督的多目标篇章级情感分类模型训练方法和装置有效
| 申请号： | 201911382926.0 | 申请日： | 2019-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN111143564B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 刘昊;何伯磊;肖欣延 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/30;G06F40/289;G06F40/216;G06F18/214;G06F18/241 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 戎郑华 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了无监督的多目标篇章级情感分类模型训练方法和装置，涉及NLP领域，方法包括：利用预设的编码器确定训练样本集中每个篇章样本对应的隐状态向量，每个篇章样本具有对应的标注情感概率分布；根据每个篇章样本中的待评价目标及各待评价目标对应的预设的权重矩阵，计算每个待评价目标对应的注意力值；利用预设的解码器，对每个篇章样本对应的隐状态向量及注意力值进行解码处理，确定每个待评价目标的情感概率分布，并依此确定每个篇章样本的预测情感概率分布；根据每个篇章样本的预测情感概率分布与标注情感概率分布的差异，对预设的编码器、各预设的权重矩阵及预设的解码器进行更新。基于篇章级的情感标注数据训练模型，成本低，实用性高。 | ||
| 搜索关键词： | 监督 多目标 篇章 情感 分类 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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