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一种神经网络模型训练方法及装置、文本标签确定方法及装置

摘要

本发明公开了一种神经网络模型训练方法,包括:获取由若干文本的语义主题特征向量构成的样本特征集,以及可作为文本标签的若干标签构成的标签集;基于所述样本特征集和所述标签集,按照下述方式训练神经网络模型:以所述样本特征集为第1层神经网络模型的输入,以所述标签集中第1个标签为第1层神经网络模型的输出,训练第1级神经网络模型;以第m‑1层的训练结果以及所述样本特征集为第m层神经网络模型的输入,以所述标签集中第m个标签为第m层神经网络模型的输出,训练第m级神经网络模型;其中,2≤m≤M,M为所述标签集包括的标签总数量。本发明还公开了一种神经网络模型训练装置、文本标签确定方法及装置。

著录项

  • 公开/公告号CN109165380A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-01-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 咪咕数字传媒有限公司;

    申请/专利号CN201810837902.9

  • 申请日2018-07-26

  • 分类号G06F17/27(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构11270 北京派特恩知识产权代理有限公司;

  • 代理人姚文娴;张颖玲

  • 地址 310006 浙江省杭州市西湖区文二西路780号

  • 入库时间 2024-02-19 06:47:53

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-02-01

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/27 申请日:20180726

    实质审查的生效

  • 2019-01-08

    公开

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