[发明专利]跨领域的文本分类模型的训练方法、分类方法以及装置有效
| 申请号： | 202010724195.X | 申请日： | 2020-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN111831826B | 公开（公告）日： | 2022-10-18 |
| 发明（设计）人： | 曹禹;赵瑞辉 | 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;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市立方律师事务所 11330 | 代理人： | 张筱宁;张海秀 |
| 地址： | 518000 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： | 本申请实施例公开了一种跨领域的文本分类模型的训练方法、分类方法以及装置，可适用于人工智能以及大数据等领域。该方法包括：获取训练数据；确定各第二文本样本对应的初始类别标签；根据各第一文本样本的样本类别和预测类别，确定分类损失值；根据文本样本确定类内差异损失值和类间差异损失值；根据分类损失值、类内差异损失值以及类间差异损失值，确定总损失值；根据总损失值对模型进行迭代训练，直至总损失值符合训练结束条件时，将训练结束时的模型确定为跨领域的文本分类模型。采用本申请实施例，可提升跨领域的文本分类的准确性，适用性高。 | ||
| 搜索关键词： | 领域 文本 分类 模型 训练 方法 以及 装置 | ||
【主权项】：
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