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申请/专利权人：浙江大学;杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院

摘要：本发明公开了一种基于知识融合的多未知领域文本分类方法、设备、介质，包括：基于预先训练好的n个教师模型构建2n‑1个教师模型组合；对每一个仅包含一个教师模型的教师模型组合进行第一采样，得到训练好的学生模型及其分类准确率，将教师模型组合‑分类准确率数据对作为初始的观测信息；基于当前的观测信息选择教师模型组合；若被选择的教师模型组合为已被采样的教师模型组合，则将观测信息中最大分类准确率对应的学生模型作为文本分类模型；若被选择的教师模型组合为没有被采样且包含两个及以上教师模型时，对该教师模型组合进行第二采样，得到训练好的学生模型及其分类准确率，更新观测信息；通过文本分类模型确定待分类文本的分类结果。

主权项：1.一种基于知识融合的多未知领域文本分类方法，其特征在于，所述方法包括：确定文本样本，以及确定预先训练好的n个教师模型；基于预先训练好的n个教师模型构建2n-1个教师模型组合；其中，每一教师模型组合至少包含一个教师模型；对每一个仅包含一个教师模型的教师模型组合进行第一采样；包括：将文本样本分别输入至教师模型组合中的教师模型以及学生模型，基于知识融合训练学生模型，得到获取训练好的学生模型对应的分类准确率，将教师模型组合-分类准确率数据对添加至观测信息中；基于当前的观测信息选择教师模型组合；若被选择的教师模型组合为已被采样的教师模型组合，则将观测信息中最大分类准确率对应的训练好的学生模型作为文本分类模型；若被选择的教师模型组合为没有被采样且包含两个及以上教师模型时，对该教师模型组合进行第二采样，包括：将文本样本分别输入至教师模型组合中的教师模型以及学生模型中，将教师模型输出的预测分类向量的均值中值最大的类作为伪硬标签，对所有预测分类向量进行拼接作为软标签，根据伪硬标签、软标签基于知识融合训练学生模型，获取训练好的学生模型对应的分类准确率，将教师模型组合-分类准确率数据对添加至观测信息中，从而更新观测信息；将待分类文本输入至文本分类模型，确定所述待分类文本的分类结果。

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