训练样本标注方法及装置、分类模型训练方法及装置
公开
摘要
本申请提供一种训练样本标注方法，用于训练对待分类专利进行统筹类别分类的分类模型，该方法包括：基于待标记专利，确定待标记专利对应的专利特征向量和通用检索类别信息集；基于统筹分类数据，确定统筹分类数据中包括的多个统筹类别各自对应的统筹类别特征向量；确定多个统筹类别与通用检索类别之间的对照关系；基于专利特征向量、通用检索类别信息集、多个统筹类别各自对应的统筹类别特征向量和对照关系，确定待标记专利对应的统筹类别标记信息。采用本申请实施例提供的训练样本标注方法，无需专业人士手动标注，能够快速生成海量用于训练分类模型的高质量训练样本，不仅避免了对专业性的强依靠，而且节省了大量的人力、物力和时间成本。
基本信息
专利标题 ：
训练样本标注方法及装置、分类模型训练方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114297387A
申请号 ：
CN202111655426.7
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-31
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
李发科王为磊屠昶旸张济徽孙敏朱慧彬
申请人 ：
智慧芽信息科技（苏州）有限公司
申请人地址 ：
江苏省苏州市苏州工业园区金鸡湖大道88号人工智能产业园G3-701、G3-801、G3-901、G3-1001单元
代理机构 ：
北京布瑞知识产权代理有限公司
代理人 ：
宗广静
优先权 ：
CN202111655426.7
主分类号 ：
G06F16/35
IPC分类号 ：
G06F16/35
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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