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申请/专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司
摘要：本申请公开了一种作者识别模型的训练方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：采用分类模型得到训练样本集中的各个样本分别对应的第一概率；选择第一概率满足第一条件的样本作为特定类别作者样本；根据有标签样本的数量在特定类别作者样本的数量中的占比，得到第一比值；采用作者识别模型得到各个样本分别对应的第二概率；根据第一比值和各个样本分别对应的第二概率，得到各个样本分别对应的第三概率；根据第三概率，计算得到作者识别模型的评价值；根据评价值对作者识别模型的参数进行调整，得到完成训练的作者识别模型。本申请对无标签样本中的样本是否为特定类别作者进行了判断，提高了优质作者识别结果的精确率。
主权项：1.一种作者识别模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取所述作者识别模型的训练样本集，所述训练样本集包括至少一个有标签样本和至少一个无标签样本，所述有标签样本是指标注为特定类别作者的样本，所述无标签样本是指未标注是否为特定类别作者的样本；采用分类模型得到所述训练样本集中的各个样本分别对应的第一概率，所述第一概率用于指示所述样本为特定类别作者的概率；从所述训练样本集中选择所述第一概率满足第一条件的样本，作为特定类别作者样本；根据所述有标签样本的数量在所述特定类别作者样本的数量中的占比，得到第一比值；采用所述作者识别模型得到所述各个样本分别对应的第二概率，所述第二概率用于指示所述样本为所述有标签样本的概率；根据所述第一比值和所述各个样本分别对应的第二概率，得到所述各个样本分别对应的第三概率，所述第三概率用于指示所述样本为特定类别作者的概率；根据所述各个样本分别对应的第三概率，计算得到所述作者识别模型的评价值，所述评价值用于衡量所述作者识别模型的精确度；根据所述评价值对所述作者识别模型的参数进行调整，得到完成训练的作者识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 腾讯科技(深圳)有限公司 作者识别模型的训练方法、装置、设备及存储介质
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