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Transfer learning techniques for disparate label sets

机译:转移不同标签集的学习技术

摘要

Examples of the present disclosure describe systems and methods of transfer learning techniques for disparate label sets. In aspects, a data set may be accessed on a server device. The data set may comprise labels and word sets associated with the labels. The server device may induce label embedding within the data set. The embedded labels may be represented by multi-dimensional vectors that correspond to particular labels. The vectors may be used to construct label mappings for the data set. The label mappings may be used to train a model to perform domain adaptation or transfer learning techniques. The model may be used to provide results to a statement/query or to train a different model.
机译:本公开的示例描述了用于不同标签集的传输学习技术的系统和方法。在方面,可以在服务器设备上访问数据集。数据集可以包括与标签相关联的标签和单词组。服务器设备可以在数据集内诱导嵌入标签。嵌入式标签可以由与特定标签对应的多维矢量表示。载体可用于构造数据集的标签映射。标签映射可用于训练模型以执行域适配或传输学习技术。该模型可用于向语句/查询提供结果或培训不同的模型。

著录项

  • 公开/公告号US11062228B2

    专利类型

  • 公开/公告日2021-07-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING LLC;

    申请/专利号US201514792269

  • 发明设计人 YOUNG-BUM KIM;RUHI SARIKAYA;

    申请日2015-07-06

  • 分类号G06N20;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 19:54:16

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