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摘要：本申请提供一种滥用语言检测方法、装置及存储介质。该方法包括：将待处理语言文本输入至滥用语言检测模型中，获得待处理语言文本的类别预测概率；所述滥用语言检测模型是基于跨语言对比损失、源语言文本的分类交叉熵损失和目标语言文本的分类交叉熵损失进行训练得到的，所述目标语言文本是基于源语言文本翻译得到的平行译文。本申请提供的滥用语言检测方法、装置及存储介质，通过从不同语言文本中学习内在关系来训练滥用语言检测模型，提高了该模型跨语言知识迁移能力，提高了滥用语言检测结果的准确性。
主权项：1.一种滥用语言检测方法，其特征在于，包括：获取待处理语言文本；将所述待处理语言文本输入至滥用语言检测模型中，获得所述待处理语言文本的类别预测概率；所述滥用语言检测模型是基于以下步骤训练获得的：基于跨语言对比损失、源语言文本的分类交叉熵损失和目标语言文本的分类交叉熵损失对所述滥用语言检测模型进行训练；所述目标语言文本是基于所述源语言文本翻译得到的平行译文；所述基于跨语言对比损失、源语言文本的分类交叉熵损失和目标语言文本的分类交叉熵损失对所述滥用语言检测模型进行训练之前，还包括：基于源语言文本的语义表示和目标语言文本的语义表示采用对比学习算法计算跨语言对比损失；所述跨语言对比损失用于度量所述源语言文本与所述目标语言文本的相似性；所述基于跨语言对比损失、源语言文本的分类交叉熵损失和目标语言文本的分类交叉熵损失对所述滥用语言检测模型进行训练之前，还包括：基于源语言文本的向量表示和全连接神经网络参数计算源语言文本的类别预测概率，并基于目标语言文本的向量表示和所述全连接神经网络参数计算目标语言文本的类别预测概率；基于所述源语言文本的类别预测概率计算源语言文本的分类交叉熵损失，并基于目标语言文本的类别预测概率计算目标语言文本的分类交叉熵损失。
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百度查询： 中国科学院自动化研究所 滥用语言检测方法、装置及存储介质
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