[发明专利]端到端敏感文本召回模型的训练方法、敏感文本召回方法在审
| 申请号： | 202210633241.4 | 申请日： | 2022-06-06 |
| 公开（公告）号： | CN114943228A | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 刘伟乐 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;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： | 罗岚 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种端到端敏感文本召回模型的训练方法、敏感文本召回方法，涉及数据处理技术领域，尤其涉及深度学习等人工智能技术。具体实现方案为：获取敏感文本拦截场景中的预设词表和第一随机文本语料；根据预设词表构建正样本数据，并根据第一随机文本语料构建负样本数据；根据正样本数据和负样本数据，通过人工评估方式和多样本拼接的采样方式对初始的文本分类模型执行循环迭代训练，得到训练完毕后模型指标达到目标指标的文本分类模型；以及根据模型指标达到目标指标的文本分类模型的模型参数，生成端到端敏感文本召回模型。本申请的技术方案可以提高生成的端到端敏感文本召回模型的知识泛化能力，从而提高该模型对敏感文本的召回能力。 | ||
| 搜索关键词： | 端到端 敏感 文本 召回 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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