[发明专利]用于训练模型的方法、装置、设备以及存储介质有效
| 申请号： | 202010526432.1 | 申请日： | 2020-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN111428008B | 公开（公告）日： | 2020-09-29 |
| 发明（设计）人： | 时鸿剑;姜文斌;冯欣伟;余淼;周环宇;田孟;吴学谦;宋勋超 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/35;G06F40/30 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 王达佐;马晓亚 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了用于训练模型的方法、装置、设备以及存储介质，涉及知识图谱、自然语言处理、深度学习技术领域。具体实现方案为：获取第一标注数据集，其中，第一标注数据集包括样本数据和样本数据对应的标注分类结果；根据第一标注数据集训练预先设置的初始分类模型，得到中间模型；利用中间模型对第一标注数据集中的样本数据进行预测，得到样本数据对应的预测分类结果；根据样本数据、对应的标注分类结果、对应的预测分类结果，生成第二标注数据集；根据第二标注数据集训练中间模型，得到分类模型。本实现方式能够有效地利用高噪声的标注数据，训练出高可用的模型，提高了数据的利用率。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 训练 模型 方法 装置 设备 以及 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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