基于Glow网络的报告单编码模型生成方法、系统和设备

摘要

本发明公开了一种基于Glow网络的报告单编码模型生成方法，包括：初始化预先构建的初始训练模型中的网络参数；根据第一预设循环次数使得初始训练模型进入一次循坏迭代；计算预设的损失函数的损失值；通过反向传播算法将损失值用于修正网络参数；根据第二预设循环次数使得初始训练模型进入二次循坏迭代；当二次循环迭代达到第二预设循环次数时，对初始训练模型进行拆分，以在初始训练模型拆分出编码器作为编码模型。本发明还公开了一种基于Glow网络的报告单编码模型生成系统、设备和一种计算机可读存储介质。采用本发明实施例生成的编码模型能够学习到非线性的特征表示，有利于后续任务算法的效果的提升，采用无监督算法，可以节省大量人力标注的成本。