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申请/专利权人：清华大学
摘要：本申请提供一种用于人工智能文本分析的模型训练方法及相关设备，其中，所述方法包括：获取预先构建的双词典模型，所述双词典模型包括目标文本的初始词语词典初始超模式词典和初始参数体系γ,θw∣c；基于所述初始参数体系γ,θw∣c，确定所述双词典模型的更新的参数体系η，其中，η＝γ,θw,θc∣w；对所述更新的参数体系η进行参数推断；基于所述参数推断获得的结果，对所述双词典模型进行后验分析。本申请可以辅助进行模型训练，提高模型输出的文本分析结果的准确性。
主权项：1.一种用于人工智能文本分析的模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取预先构建的双词典模型，所述双词典模型包括目标文本的初始词语词典初始超模式词典和初始参数体系γ,θw∣c；其中γ表示超模式的抽样概率分布，其中γp表示超模式p的抽样概率；表示一组抽样概率分布，其中表示给定词语类别c的情况下词语的抽样概率分布，θw∣c表示给定词语类别c的情况下词语w的条件抽样概率；基于所述初始参数体系γ,θw∣c，确定所述双词典模型的更新的参数体系η，其中，η＝γ,θw,θc∣w；其中，表示词语w的抽样概率分布，表示一组抽样概率分布，表示给定词语w的情况下词语类别的条件分布，θc∣w表示给定词语w的情况下词语类别c的抽样概率；对所述更新的参数体系η进行参数推断；基于所述参数推断获得的结果，对所述双词典模型进行后验分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 用于人工智能文本分析的模型训练方法及相关设备
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