[发明专利]基于人工智能的词分类模型训练方法、词处理方法及装置有效
| 申请号： | 202010170529.3 | 申请日： | 2020-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN111401066B | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 邵纪春;孙钟前;胡海峰 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06F16/35 |
| 代理公司： | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人： | 崔晓岚;张颖玲 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于人工智能的词分类模型训练方法、词处理方法、装置、电子设备及存储介质；方法包括：获取由多个种子实体词组成的种子实体词集合；其中，所述多个种子实体词属于待挖掘实体类型；将所述种子实体词集合内的任意两个种子实体词进行组合，得到正例样本对；获取包括所述种子实体词的历史文本，并根据所述种子实体词和排除所述种子实体词的所述历史文本，构建负例样本对；通过所述正例样本对和所述负例样本对更新词分类模型；其中，更新后的所述词分类模型用于确定待识别实体词属于所述待挖掘实体类型的概率。通过本发明，能够提升模型训练样本的丰富性，降低实体挖掘所需要的语料标注成本，同时也能够提升词分类模型的训练效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 人工智能 分类 模型 训练 方法 处理 装置 | ||
【主权项】：
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