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申请/专利权人：北京建筑大学
摘要：本申请提供一种训练关键词识别模型的方法、识别关键词的方法及装置，该方法包括，通过预设的标签数据在全部基类上对基础全分类模型进行训练，得到分类器和编码器，其中，标签数据包括多个带有关键词标签的文本；结合所述编码器对分类器进行训练，得到全分类模型；在元训练阶段运用元学习的方法训练模型时，确定支持样本的类别质心，并结合余弦相似度方法预测查询样本属于类别质心对应类别的相似概率；通过相似概率计算训练任务的损失，并根据损失调整全分类模型的参数，得到少样本关键词识别模型。过该方法可以在少量训练数据的情况下，准确的训练关键词识别模型并通过少样本关键词识别模型识别语音关键词的效果。
主权项：1.一种训练关键词识别模型的方法，其特征在于，包括：通过预设的标签数据在全部基类上对基础全分类模型进行训练，得到分类器和编码器，其中，所述标签数据包括多个带有关键词标签的文本；结合所述编码器对所述分类器进行训练，得到全分类模型，其中，所述结合所述编码器对所述分类器进行训练，得到全分类模型，包括：通过交叉熵损失算法训练所述分类器，并去除所述分类器的最后一个全连接层，得到所述编码器，通过所述编码器将所述分类器的输入映射到嵌入，得到所述全分类模型；在元训练阶段运用元学习的方法训练模型时，确定支持样本的类别质心，并结合余弦相似度方法预测查询样本属于所述类别质心对应类别的相似概率；通过所述相似概率计算训练任务的损失，并根据所述损失调整所述全分类模型的参数，得到少样本关键词识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京建筑大学 训练关键词识别模型的方法、识别关键词的方法及装置
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