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模型自适应重训方法、装置、电子设备和存储介质

摘要

本申请公开了模型自适应重训方法、装置、电子设备以及存储介质,涉及人工智能、知识图谱和大数据技术领域。具体实现方案为:获取用户标注样本;将用户标注样本与原有样本进行合并;在合并后的样本满足样本训练条件的情况下,采用合并后的样本对基础模型进行重训,得到增量模型;其中,基础模型为采用原有样本训练得到的问答模型。本申请实施例提出的模型重训方法能够达到较好的效果,且能够降低开发成本和时间成本。

著录项

  • 公开/公告号CN111767380A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-10-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京百度网讯科技有限公司;

    申请/专利号CN202010607080.2

  • 发明设计人 谢炜坚;黄强;

    申请日2020-06-29

  • 分类号G06F16/332(20190101);G06F16/35(20190101);G06F16/36(20190101);G06F40/30(20200101);

  • 代理机构11313 北京市铸成律师事务所;

  • 代理人阎敏;杨瑾瑾

  • 地址 100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层

  • 入库时间 2023-06-19 08:31:50

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