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申请/专利权人：中国移动通信集团辽宁有限公司;中国移动通信集团有限公司

摘要：本申请实施例提供了一种词向量化模型的训练、文本识别方法、装置、设备及介质，词向量化模型的训练方法包括：获取多个第一文本样本分别对应的词向量序列；对每个词向量序列中的至少一个第一词向量进行掩膜；将掩膜后的词向量序列输入至生成器，得到每个第一词向量分别对应的上下文词向量；将上下文词向量和对应的词向量序列输入至判别器，得到判别结果；将词向量序列中的前N个第一词向量输入至辅助目标函数，得到第N+1个第一词向量的预测结果；计算词向量化模型的总损失函数值；在总损失函数值满足预设训练停止条件的情况下，得到训练后的词向量化模型。根据本申请实施例，能够提高文本识别的准确率和效率。

主权项：1.一种词向量化模型的训练方法，其特征在于，所述词向量化模型包括生成器、判别器和辅助目标函数，所述方法包括：获取多个第一文本样本分别对应的词向量序列，所述词向量序列包括所述第一文本样本中的多个分词分别对应的第一词向量；对每个词向量序列中的至少一个第一词向量进行掩膜，得到掩膜后的词向量序列；将所述掩膜后的词向量序列输入至所述生成器，通过所述生成器编码，得到每个第一词向量分别对应的上下文词向量；根据所述上下文词向量和对应的所述词向量序列，计算所述生成器的第一损失函数值；将所述上下文词向量和对应的所述词向量序列输入至所述判别器，得到所述上下文词向量是否为所述词向量序列中的第一词向量的判别结果；根据所述判别结果，计算所述判别器的第二损失函数值；将所述词向量序列中的前N个第一词向量输入至所述辅助目标函数，得到第N+1个第一词向量的预测结果，N为正整数；根据所述预测结果，计算所述辅助目标函数的第三损失函数值；根据所述第一损失函数值、所述第二损失函数值和所述第三损失函数值，计算所述词向量化模型的总损失函数值；在所述总损失函数值不满足预设训练停止条件的情况下，调整所述生成器、所述判别器和所述辅助目标函数的参数，并返回所述对每个词向量序列中的至少一个第一词向量进行掩膜，直至所述总损失函数值满足所述预设训练停止条件，得到训练后的词向量化模型。

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百度查询： 中国移动通信集团辽宁有限公司 中国移动通信集团有限公司 词向量化模型的训练、文本识别方法、装置、设备及介质