申请/专利权人：挂号网(杭州)科技有限公司

申请日：2021-03-10

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN112990294B

主分类号：G06F18/214

分类号：G06F18/214;G06F18/24;G06Q40/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2021.07.06#实质审查的生效;2021.06.18#公开

摘要：本发明实施例公开了一种行为判别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质。包括：通过标记样本集训练得到初始行为判别模型，并将未标记样本集输入至初始行为判别模型中，得到未标记样本集中各未标记样本对应的行为分类结果；基于各未标记样本以及各未标记样本对应的行为分类结果，对标记样本集进行更新，以基于更新后的标记样本集对初始行为判别模型进行更新训练，得到目标行为判别模型。本发明实施例的行为判别模型的训练方法，无需大量人工标注数据，节省了人工标注的时间与成本，进而提高了模型的训练速度；并且，通过未标记样本集的预测结果对标记样本集进行更新，以基于更新的标记样本集对模型进行更新训练，显著提高了模型的输出精度。

主权项：1.一种行为判别模型的训练方法，其特征在于，包括：获取标记样本集和未标记样本集；基于所述标记样本集训练得到初始行为判别模型，将所述未标记样本集输入至所述初始行为判别模型，生成所述未标记样本集中各未标记样本对应的行为分类结果；基于所述行为分类结果以及所述行为分类结果对应的未标记样本更新所述标记样本集，基于更新后的标记样本集对所述初始行为判别模型进行更新训练，得到目标行为判别模型；其中，用于更新所述标记样本集的所述未标记样本的样本选取阈值是基于迭代更新训练的次数或设定的衰减系数进行动态调整的；其中，所述获取标记样本集和未标记样本集，包括：获取设定场景下对应的初始样本数据，生成所述初始样本数据对应的场景特征指标；其中，所述场景特征指标用于描述初始样本数据在设定场景下的相关特征；其中，所述设定场景包括超量购药场景、虚假计费场景和不合理住院场景；基于所述场景特征指标构造所述初始样本数据对应的初始样本集；基于所述初始样本集确定标记样本集和未标记样本集；其中，所述基于所述初始样本集确定标记样本集和未标记样本集，包括：从所述初始样本集中选取一定比例的样本集作为标记样本集；其中，所述一定比例是基于初次训练模型的精度要求以及速度要求设置的；所述精度要求与所述一定比例成正相关，所述速度要求与所述一定比例成负相关；其中,所述基于所述行为分类结果以及所述行为分类结果对应的未标记样本更新所述标记样本集，基于更新后的标记样本集对所述初始行为判别模型进行更新训练，得到目标行为判别模型，包括：基于所述行为分类结果以及所述行为分类结果对应的未标记样本，更新所述标记样本集以及所述未标记样本集；若更新后的未标记样本集非空，则基于当前更新后的标记样本集对所述初始行为判别模型进行更新训练得到更新行为判别模型，并基于所述更新行为判别模型对当前的所述未标记样本集中各未标记样本进行分类处理得到行为分类结果，根据所述行为分类结果以及所述行为分类结果对应的未标记样本循环更新所述标记样本集以及所述未标记样本集，直至更新后的未标记样本集为空；其中，所述基于所述行为分类结果以及所述行为分类结果对应的未标记样本，更新所述标记样本集以及所述未标记样本集，包括：基于各所述行为分类结果的置信度确定置信分类结果；在所述未标记样本集中剔除所述置信分类结果对应的未标记样本，并将所述置信分类结果以及所述置信分类结果对应的未标记样本添加至所述标记样本集；其中，所述基于各所述行为分类结果的置信度确定置信分类结果，包括：将满足置信度阈值条件的行为分类结果确定为置信分类结果；或者，根据所述各未标记样本对应的行为分类结果确定各行为分类结果的分布比例，基于所述分布比例确定置信分类结果；其中，所述根据所述各未标记样本对应的行为分类结果确定各行为分类结果的分布比例，基于所述分布比例确定置信分类结果，包括：根据所述各未标记样本对应的行为分类结果统计各行为分类结果的分布比例，基于所述各行为分类结果的分布比例确定各置信度的分布比例，基于所述各置信度的分布比例确定置信度阈值，将满足置信度阈值条件的行为分类结果确定为置信分类结果；和或根据所述各未标记样本对应的行为分类结果统计各行为分类结果的分布比例，基于统计得到的所述各行为分类结果的分布比例划分置信分布区间，将位于所述置信分布区间内的行为分类结果确定为置信分类结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 挂号网(杭州)科技有限公司 行为判别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质

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