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一种语义匹配模型的训练方法以及文本匹配方法

摘要

本发明提供了一种语义匹配模型的训练方法,包括:A1、获取训练集,其包括多个样本,每个样本包含预定文本以及每个预定文本对应的两个待匹配文本,每个样本分别对应有弱标签和权重,弱标签指示对应样本所含两个待匹配文本中的哪一个待匹配文本与预定文本更具相关性,初始权重的数值与指示对应样本的难度的难度指标相关,难度相对越大的样本赋予相对越小的初始权重;A2、利用训练集中的样本对语义匹配模型进行多次迭代训练,使其根据预定文本分别和每个待匹配文本形成的文本对输出两者的相关性得分,根据相关性得分、弱标签以及权重确定加权损失值以更新语义匹配模型,样本的权重根据当前已完成训练的次数进行动态调整。

著录项

  • 公开/公告号CN115511073A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-12-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学院计算技术研究所;

    申请/专利号CN202210991280.1

  • 申请日2022-08-18

  • 分类号G06N3/08;G06N3/04;G06F16/33;

  • 代理机构北京泛华伟业知识产权代理有限公司;

  • 代理人王勇

  • 地址 100190 北京市海淀区中关村科学院南路6号

  • 入库时间 2023-06-19 18:03:23

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-12-23

    公开

    发明专利申请公布

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