申请/专利权人：国网信息通信产业集团有限公司;国网甘肃省电力公司白银供电公司

申请日：2023-11-10

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117874508A

主分类号：G06F18/214

分类号：G06F18/214;G06N3/045;G06N3/088;G06N3/09;G06F40/279

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本申请提供一种模型训练方法、数据抽取方法及相关设备，获取第一训练集和第二训练集，对第二训练集进行标注，对预设抽取模型进行训练时，无需将所有的训练集进行标注。通过对预设抽取模型进行两次训练后，得到目标训练模型，该目标训练模型通过两个训练集进行学习，增强了学习能力，使目标训练模型的抽取能力更强。利用第二训练集的输入序列和输出序列对模型进行训练，使训练后的模型具有可根据指令的输入序列进行提取的功能，只需要按照指令的要求进行提取即可，避免识别错误信息，避免了抽取任务之间的任务割裂导致信息冗余的问题。

主权项：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：获取第一训练集和第二训练集，对所述第二训练集进行预处理，得到带有标注的第二训练集；其中，所述第一训练集和所述第二训练集包含的文本数据不同；根据所述第一训练集，利用无监督训练算法对预设抽取模型进行训练，得到初始抽取模型；根据预设的输入序列格式和输出序列格式，对所述带有标记的第二训练集进行处理，得到第二训练集的输入序列集和输出序列集；根据所述第二训练集的输入序列集和输出序列集，利用有监督训练算法对所述初始抽取模型进行训练，得到目标抽取模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网信息通信产业集团有限公司;国网甘肃省电力公司白银供电公司 模型训练方法、数据抽取方法及相关设备

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD