[发明专利]一种基于深度学习的文本训练增强方法与系统在审
| 申请号： | 202111233752.9 | 申请日： | 2021-10-22 |
| 公开（公告）号： | CN113887724A | 公开（公告）日： | 2022-01-04 |
| 发明（设计）人： | 蔡淑苹;黄惠海;魏丽珍;陈贵民;周剑宇;陈思德 | 申请（专利权）人： | 厦门安胜网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06F40/211;G06F40/284;G06F40/289;G06K9/62 |
| 代理公司： | 厦门福贝知识产权代理事务所(普通合伙) 35235 | 代理人： | 陈远洋 |
| 地址： | 361008 福建省厦门市集美*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明给出了一种基于深度学习的文本训练增强方法与系统，包括首先针对特定需求获取对应的文本样本，并对文本样本进行初步处理；再将预处理数据分为训练集、验证集、测试集；最后通过特定的格式转化成机器语言，进行深度学习训练，得到一个深度学习模型，使用测试集对模型结果进行验证，对验证后发现问题的数据进行加强后加入原本的文本样本中，重新进行训练得到新的模型。对数据进行加强包括语句句式转换、不同词语之间的结合，还包括对词频较高的词语创设不同语境中都适用的句式，最终加强了原始的文本样本。使得在数据样本单一、数据样本数量少的情况下，依然能够进行文本训练，从而提高了信息甄别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 文本 训练 增强 方法 系统 | ||
【主权项】：
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