[发明专利]一种语义向量提取模型的训练方法、装置及电子设备有效
| 申请号： | 202011534559.4 | 申请日： | 2020-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN112528677B | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 杨茵淇 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06F40/216;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 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： | 韩海花 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开公开了一种语义向量提取模型的训练方法、装置及电子设备，涉及人工智能领域，尤其涉及深度学习以及自然语言处理技术领域。具体实现方法为：获取预训练文本，基于所述预训练文本，对语义表达提取网络进行训练，以生成预语义表达提取网络；获取敏感文本样本，并将所述敏感文本样本输入所述预语义表达识别网络中进行识别，获取所述敏感文本样本的语义向量；将所述语义向量输入语义匹配网络进行训练，并基于每次训练的损失值，调整所述预语义表达提取网络和所述语义匹配网络，以生成语义向量提取模型，避免了语义向量提取模型在小样本数据训练时易发生的过拟合问题，提高了语义向量提取模型训练过程中的效率和可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 语义 向量 提取 模型 训练 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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