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申请/专利权人:阳光保险集团股份有限公司
摘要:本申请涉及自然语言处理技术领域,提供一种模型训练方法及装置。其中,模型训练方法包括:获取通用模型,通用模型为预训练的、与任务无关的语言模型;获取第一语料以及第二语料,第一语料为通用领域内的语料,第二语料为目标领域内与目标任务相关的语料;基于第一语料与第二语料之间的差异性确定第一数据配比,并根据第一数据配比将两种语料混合,获得第一训练数据;利用第一训练数据训练用于执行目标任务的专用模型,专用模型中包括通用模型以及与目标任务相关的适配结构。该方法可视为一种对通用模型进行继续训练以实现领域偏移的解决方案,并且通过在第一训练数据中合理配比第一语料与第二语料,使得训练得到的专用模型的性能得以改善。
主权项:1.一种模型训练方法,其特征在于,包括:获取通用模型,所述通用模型为预训练的、与任务无关的语言模型;获取第一语料以及第二语料;其中,所述第一语料为通用领域内的语料,所述第二语料为目标领域内与目标任务相关的语料,所述目标任务为自然语言处理任务,所述目标领域为所述目标任务所属的领域;基于所述第一语料与所述第二语料之间的差异性确定第一数据配比,并根据所述第一数据配比将所述第一语料与所述第二语料进行混合,获得第一训练数据;其中,所述第一语料与所述第二语料之间的差异性和所述第一数据配比负相关;利用所述第一训练数据训练用于执行所述目标任务的专用模型;其中,所述专用模型中包括所述通用模型以及与所述目标任务相关的适配结构;所述获取通用模型,包括:获取原始通用模型,所述原始通用模型为预训练的、所述通用领域内的语言模型;获取第三语料以及第四语料;其中,所述第三语料为所述通用领域内的语料,所述第四语料为所述目标领域内的语料;基于所述第三语料与所述第四语料之间的差异性确定第二数据配比,并根据所述第二数据配比将所述第三语料与所述第四语料进行混合,获得第二训练数据;其中,所述第三语料与所述第四语料之间的差异性和所述第二数据配比负相关;利用所述第二训练数据训练所述原始通用模型,获得所述通用模型。
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