[发明专利]一种特征提取模型的训练方法、内容推荐的方法及装置在审
| 申请号： | 202310145305.0 | 申请日： | 2023-01-31 |
| 公开（公告）号： | CN116955730A | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 刘楚妮;司建锋 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9035 | 分类号： | G06F16/9035;G06F16/9038;G06F18/214;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 闵晶晶 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本申请公开了一种特征提取模型的训练方法、内容推荐的方法及装置，涉及人工智能领域。本申请方法包括：获取待训练样本集合；通过待训练特征提取模型，获取待训练样本集合中每个样本的特征向量；基于每个样本的特征向量，通过分类器获取每个样本的类别概率分布；根据每个样本的类别概率分布以及每个样本所对应的至少一种标签，确定分类损失值；根据每个样本的特征向量，确定第一对比损失值；采用分类损失值以及第一对比损失值，对待训练特征提取模型的模型参数进行更新，直至满足训练停止条件，得到特征提取模型。本申请利能够强化模型对于不同阈值段内容相似度的区分能力，从而提升模型的特征表达能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 特征 提取 模型 训练 方法 内容 推荐 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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