[发明专利]一种基于NLP进行敏感数据增强的深度学习方法及装置在审
| 申请号： | 202310043451.2 | 申请日： | 2023-01-29 |
| 公开（公告）号： | CN116304674A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 赵群;苏萌;刘译璟;苏海波;杜晓梦 | 申请（专利权）人： | 北京百分点科技集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06F18/2415;G06F16/903;G06F16/906;G06F40/284;G06F40/30;G06N3/045;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都正煜知识产权代理事务所(普通合伙) 51312 | 代理人： | 徐金琼 |
| 地址： | 100089 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及数据处理领域，提供了一种基于NLP进行敏感数据增强的深度学习方法及装置。主旨在于通过为模型提供大量的额外监督信号，增强了模型对于数据中知识的泛化能力。主要方案包括获取包括至少一种敏感信息实例以及其对应的标签的原始标记训练数据；引入大量的无标注训练数据，即引入没有标记信息的敏感信息实例；通过数据格式匹配获得敏感信息实例伪标记数据；利用语言的组合性，将原始标记训练数据集和伪标记数据进行进一步的组合，获得组合增强数据；搭建和加载机器学习模型；机器学习模型训练过程中引入原始训练数据集、伪标记数据集以及组合增强数据，直至模型收敛。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 nlp 进行 敏感数据 增强 深度 学习方法 装置 | ||
【主权项】：
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