申请/专利权人：阿里巴巴(中国)有限公司

申请日：2021-08-03

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN113780339B

主分类号：G06F18/214

分类号：G06F18/214;G06F18/2431;G06F16/9535;G06Q30/0601

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.29#授权;2021.12.28#实质审查的生效;2021.12.10#公开

摘要：本申请实施例公开了模型训练、预测及内容理解方法及电子设备，所述方法包括：获取目标应用系统中数据对象的类目体系结构，所述类目体系结构为网状结构，所述网状结构中包括多个树形结构；其中，在构建所述类目体系结构时，确定多个不同维度，每个维度下包括多个类目组成元素，所述树形结构用于对同一维度下的多个类目组成元素进行定义；接收到用户的样本标注请求后，根据所述多个不同维度分别对应的所述树形结构，提供标注操作选项，以用于分别在多个不同维度下进行类目组成元素的选择及标注；利用关联有多个不同维度下的类目组成元素标注结果的样本进行分类模型的训练。通过本申请实施例，能够提升标注样本的应用效率。

主权项：1.一种分类模型训练方法，其特征在于，包括：获取目标应用系统中数据对象的类目体系结构，所述数据对象包括图文视频，所述类目体系结构为网状结构，所述网状结构中包括多个树形结构；其中，在构建类目体系结构时，确定多个不同维度，每个维度下包括多个类目组成元素，所述树形结构用于对同一维度下的多个类目组成元素进行定义；通过将多个维度下的多个类目组成元素进行叉乘组合，得到多个数据对象类目；接收到用户的样本标注请求后，根据所述多个不同维度分别对应的所述树形结构，提供标注操作选项，以用于分别在多个不同维度下进行类目组成元素的选择及标注；利用关联有多个不同维度下的类目组成元素标注结果的样本进行分类模型的训练。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 阿里巴巴(中国)有限公司 模型训练、预测及内容理解方法及电子设备

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