基于多任务融合的文本分类模型训练方法和装置
基本信息
| 申请号 | CN202011622948.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112685539A | 公开（公告）日 | 2021-04-20 |
| 申请公布号 | CN112685539A | 申请公布日 | 2021-04-20 |
| 分类号 | G06F16/35(2019.01)I;G06F40/289(2020.01)I;G06F40/284(2020.01)I;G06F40/216(2020.01)I;G06F16/33(2019.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 伍文成;朱永强 | 申请（专利权）人 | 成都网安科技发展有限公司 |
| 代理机构 | 成都极刻智慧知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 唐维虎 |
| 地址 | 610000四川省成都市成都市高新西区创业中心A224 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本申请提供的基于多任务融合的文本分类模型训练方法和装置，涉及文本分类技术领域。在本申请中，基于样本文本对包括的两个样本文本得到第一表征向量和第二表征向量；基于第一表征向量和第二表征向量到第一类别预测向量和第二类别预测向量；将基于第一表征向量和第二表征向量得到的拼接表征向量进行处理得到二分类相似概率结果；基于第一类别预测向量、第二类别预测向量和二分类相似概率结果得到预测损失值；基于预测损失值对目标融合模型进行参数更新得到更新后的目标融合模型；基于更新后的目标融合模型包括的网络参数构建文本分类模型。基于上述方法，可以改善现有的文本分类技术中存在的分类效果较差的问题。 |
