[发明专利]分类模型训练方法、系统、设备及存储介质在审
| 申请号： | 202011418498.5 | 申请日： | 2020-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN112347261A | 公开（公告）日： | 2021-02-09 |
| 发明（设计）人： | 杨森;罗超;胡泓;李巍;邹宇 | 申请（专利权）人： | 携程计算机技术（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/58;G06F40/205 |
| 代理公司： | 上海隆天律师事务所 31282 | 代理人： | 夏彬 |
| 地址： | 200233 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种分类模型训练方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：获取训练集，所述训练集包括第一文本样本和第二文本样本，所述第一文本样本具有分类标签，所述第二文本样本不具有分类标签；采用所述训练集，基于半监督学习训练所述分类模型，其中，采用所述第一文本样本对所述分类模型进行有监督学习，采用所述第二文本样本对所述分类模型进行无监督学习。本发明充分利用包括有标签数据和没标签数据的现有数据，提高模型训练效果，一方面解决了现有技术中训练分类模型时没有足够的训练数据而导致分类模型模型容易过拟合的问题，另一方面无需人工进行标注，减少了人工标注成本。 | ||
| 搜索关键词： | 分类 模型 训练 方法 系统 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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