模型训练方法、文本分类方法、系统、设备及介质
公开
摘要
本发明公开了一种模型训练方法、文本分类方法、系统、设备及介质，包括：获取初始样本数据集；根据初始样本数据集获取待增强样本；对待增强样本进行文本数据增强处理，以得到多标签文本训练样本；基于第一损失函数和第二损失函数计算得到新的损失函数；基于多标签文本训练样本以及新的损失函数训练神经网络模型，以得到多标签文本分类模型。本发明采用多种不同数据增强算法对待增强样本进行数据增强处理，以得到多标签文本训练样本，增加了数据增强样本的多样性，再结合新的损失函数训练得到多标签文本分类模型，以便利用多标签文本分类模型对文本进行分类，缓解了多标签分类中的数据不平衡问题，提高了多标签文本分类模型的准确性。
基本信息
专利标题 ：
模型训练方法、文本分类方法、系统、设备及介质
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114297385A
申请号 ：
CN202111646852.4
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
杨森罗超江小林邹宇
申请人 ：
携程旅游信息技术（上海）有限公司
申请人地址 ：
上海市浦东新区张江高科技园区碧波路518号302室
代理机构 ：
上海弼兴律师事务所
代理人 ：
林嵩
优先权 ：
CN202111646852.4
主分类号 ：
G06F16/35
IPC分类号 ：
G06F16/35 G06F16/33 G06F40/30 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/35
••聚类；分类
法律状态
2022-04-08 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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