申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

申请日：2021-06-09

公开（公告）日：2023-07-11

公开（公告）号：CN113377909B

主分类号：G06F16/33

分类号：G06F16/33;G06F40/289;G06F18/214;G06N3/084

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.07.11#授权;2021.11.12#实质审查的生效;2021.09.10#公开

摘要：本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种释义分析模型训练方法、装置、终端设备及存储介质，方法包括：获取包含两段文本的训练样本；将训练样本输入至预训练模型的第一网络结构中，得到训练样本的目标嵌入向量；将目标嵌入向量输入至高通滤波层进行信息噪音过滤处理，得到滤波向量；将目标嵌入向量和滤波向量分别输入至第二网络结构中进行向量处理，得到目标损失函数值；基于目标损失函数值，对预训练模型进行反向传播训练，得到目标训练模型。采用上述方法，可在对待识别文本的向量处理过程中实现对关键信息的增强，有助于提高目标训练模型的预测准确率。

主权项：1.一种释义分析模型训练方法，其特征在于，包括：获取训练样本，所述训练样本至少包括两段文本；将所述训练样本输入至预训练模型的第一网络结构中，得到所述训练样本的目标嵌入向量；所述预训练模型还包括高通滤波层和第二网络结构；将所述目标嵌入向量输入至所述高通滤波层进行信息噪音过滤处理，得到滤波向量；将所述目标嵌入向量和所述滤波向量分别输入至所述第二网络结构中进行向量处理，得到所述训练样本的目标损失函数值；基于所述目标损失函数值，对所述预训练模型进行反向传播训练，得到目标训练模型，所述目标训练模型用于对任意输入的两段待识别文本进行处理，输出所述两段待识别文本的释义相似度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 释义分析模型训练方法、装置、终端设备及存储介质

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