CN114175017B 模型构建方法、分类方法、装置、存储介质及电子设备 （深圳市欢太科技有限公司）

2022.01.27PCT/CN2019/1144732019.10.30WO2021/081837ZH2021.05.06道高新南一道13号赋安科技大厦B座目标损失值，将目标损失值回传到待训练模型2获取待训练数据，所述待训练数据包括多条文本中获取预设关系依赖矩阵，所述预设关系依赖矩阵用于表将所述待训练数据和所述预设关系依赖矩阵输入待训练模型中，以所述一级标签预测矩阵中的各个元素均为实数，对所述一级标签预测矩阵进行整数化处根据所述一级标签预测矩阵、所述一级标签基准矩阵、目标矩阵和每当一批待训练数据训练完成后得到一目标损失值，每将所述第二损失值乘以第二权重值，得到第四损失值，所述第二权重对应的编码所组成的一级标签基准矩阵和各文本对应的二级标签对应的编码所组成的二对所述各文本对应的一级标签进行独热编码处理，得到各文本对3对所述各文本对应的二级标签进行独热编码处理，得到各文本对根据所述分词矩阵、所述一级标签基准矩阵和所述二级标签基将所述待分类文本输入训练后的模型中，所述训练后的模型根据权利要根据所述一级标签概率矩阵，确定所述待分类文本对应的一级标签率矩阵中值最大的元素对应的一级标签为所述待分类文本对应对所述一级标签概率矩阵进行整数化处理，以使所述一级根据所述第一关系依赖矩阵和所述二级标签预测概率矩阵，确定二级标签概率矩阵，所述二级标签概率矩阵中的每一元素对应一根据所述二级标签概率矩阵，确定所述待分类文本对应的二级标签率矩阵中值最大的元素对应的二级标签为所述待分类文本对应第一获取模块，用于获取待训练数据，所述待训练数据基准矩阵和各文本对应的二级标签对应的编码所组成第二获取模块，用于获取预设关系依赖矩阵，所述预设关第一训练模块，用于将所述待训练数据和所述预设关系依赖矩阵输入待训练模型中，4第一确定模块，用于根据所述一级标签预测矩阵和所述预第二训练模块，用于每当一批待训练数据训练完成预测模块，用于将所述待分类文本输入训练后的模型中，所述训练后的模第三确定模块，用于根据所述一级标签概率矩阵，确定所化整模块，用于对所述一级标签概率矩阵进行整数化处理，第四确定模块，用于根据所述一级标签整数化矩阵和预设关第五确定模块，用于根据所述第一关系依赖矩阵和所述二第六确定模块，用于根据所述二级标签概率矩阵，确定所机上运行时，使得所述计算机执行权利要求1至5任一项所述的模型构建方法或权利要求65获取待训练数据，所述待训练数据包括多条文本中获取预设关系依赖矩阵，所述预设关系依赖矩阵用于表将所述待训练数据和所述预设关系依赖矩阵输入待训练模型中，以所述一级标签预测矩阵中的各个元素均为实数，对所述一级标签预测矩阵进行整数化处根据所述一级标签预测矩阵、所述一级标签基准矩阵、目标矩阵和每当一批待训练数据训练完成后得到一目标损失值，每将所述第二损失值乘以第二权重值，得到第四损失值，所述第二权重对所述一级标签预测矩阵进行整数化处理，以使所述一级6对所述各文本对应的一级标签进行独热编码处理，得到各文本对对所述各文本对应的二级标签进行独热编码处理，得到各文本对根据所述分词矩阵、所述一级标签基准矩阵和所述二级标签基将所述待分类文本输入训练后的模型中，所述训练后的模型根据权利要根据所述一级标签概率矩阵，确定所述待分类文本对应的一级标签率矩阵中值最大的元素对应的一级标签为所述待分类文本对应对所述一级标签概率矩阵进行整数化处理，以使所述一级根据所述第一关系依赖矩阵和所述二级标签预测概率矩阵，确定二级标签概率矩阵，所述二级标签概率矩阵中的每一元素对应一根据所述二级标签概率矩阵，确定所述待分类文本对应的二级标签率矩阵中值最大的元素对应的二级标签为所述待分类文本对应78签概率矩阵中值最大的元素对应的一级标签为所述待分类文本对应率矩阵中值最大的元素对应的二级标签为所述待分类文本对应标签基准矩阵和各文本对应的二级标签对应的编码所组成的二9[0033]第五确定模块，用于根据所述第一关系依赖矩阵和所述签概率矩阵中值最大的元素对应的一级标签为所述待分类文本对应签概率矩阵中值最大的元素对应的二级标签为所述待分类文本对应阵的第i行第j列表示第i条文本对应的第j个分词级标签预测矩阵为一64*10的矩阵。一级标签预测矩阵的第一维(行)表示各文本，第二维(列)表示待训练模型所预测的各文本对应的一级标签为多个一级标签中的各一级标签的表示待训练模型所预测的各文本对应的二级标签为多个二级标签中的各二级标签的概率。例如，二级标签预测矩阵的第i行第j列表示第i条文本对应的二级标签为多个二级标签中程101中所获取的待训练数据为不同的两批数据，该待训练数据的获取流程可以参考流程101的获取流程。当本次得到一目标损失值之后，仍可将该目标损失值回传到待训练模型(行)表示多个一级标签中的各一级标签，第二维(列)表示多个二级标签中的各二级标签。个二级标签。用户可将收集到的多条标记有一级标签和二级标签的文本输入电子设备中，[0115]当得到各文本对应的分词之后，电子设备可确定各文本对应的分词对应的编应的一级标签对应的编码组成的一级标签基准矩阵y1如图S13、S14、S15，当某条文本中包含有S1时，该文本对应的二级标签对应的编码为：100000000000000；当某条文本中包含有S2时，该文本对应的二级标签对应的编码为：010000000000000；当某条文本中包含有S3时，该文本对应的二级标签对应的编码为：001000000000000；当某条文本中包含有S4时，该文本对应的二级标签对应的编码为：000100000000000；当某条文本中包含有S5时，该文本对应的二级标签对应的编码为：000010000000000；当某条文本中包含有S6时，该文本对应的二级标签对应的编码为：000001000000000；当某条文本中包含有S7时，该文本对应的二级标签对应的编码为：000000100000000；当某条文本中包含有S8时，该文本对应的二级标签对应的编码为：000000010000000；当某条文本中包含有S9时，该文本对应的二级标签对应的编码为：000000001000000；当某条文本中包含有S10时，该文本对应的二级标签对应的编码为：000000000100000；当某条文本中包含有S11时，该文本对应的二级标签对应的编码为：000000000010000；当某条文本中包含有S12时，该文本对应的二级标签对应的编码为：000000000001000；当某条文本中包含有S13时，该文本对应的二级标签对应的编码为：000000000000100；当某条文本中包含有S14时，该文本对应的二级标签对应的编码为：000000000000010；当某条文本中包含有S15时，该文本对应的二级标签对应的编码为：对应的二级标签为S13，第14条文本对应的二级标签为S8，第15条文本对应的二级标签为各文本对应的二级标签对应的编码组成的二级[0132]经待训练模型训练后所得到的一级标签预测矩阵和二级标签预测矩阵的各个元表示该待训练模型所预测的多条文本中的各文本对应的一级标签是多个一级标签中的各训练模型所预测的多条文本中的各文本对应的二级标签是多个二级标签中的各二级标签指定的损失函数(lossfunction)中，从而可以计算一级标签预测矩阵P1和一级标签基准[0145]在本申请实施例中，损失函数通常是用来估量模型的预测值(如一级标签预测矩一经过训练的模型，电子设备可从验证集中获取一批验证数据输入该经过训练的模型中，备可不对本次经过训练的模型进行保存。当多次得到的经过训练的模型的准确率不增加矩阵中值最大的元素对应的一级标签为待分类文本[0178]在获取到待分类文本之后，电子设备可以将该待分类文标签概率矩阵中的每一元素的值表示该待分类文本对应的一级标签是多个一级标签中的矩阵中值最大的元素对应的二级标签为待分类文本第1列表示该待分类文本对应的二级标签为S2的概率……第14列表示该待分类文本对应的[0188]然后，电子设备可以将该二级标签预测概率矩阵P6点乘该他均为0。而该二级标签概率矩阵P7中的每一元素的值表示该待分类文本对应的二级标签是多个二级标签中的各二级标签的概率。那么，只需要从该二级标签概率矩阵P7中的第0而将不同的待分类文本标记上对应的一级标签和二级标签。当需要给某用户推荐文本时，级标签基准矩阵和各文本对应的二级标签对应的编码所组成的[0196]第一训练模块403，用于将所述待训练数据和所述预设关系依赖矩阵输入待训练[0213]第五确定模块506，用于根据所述第一关系依赖矩阵和所述二级标签预测概率矩[0218]该电子设备600可以包括存储器601、处理器602等部件。本领域技术人员可以理[0220]处理器602是电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各签概率矩阵中值最大的元素对应的一级标签为所述待分类文本对应率矩阵中值最大的元素对应的二级标签为所述待分类文本对应[0239]处理器602是电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各[0241]输出单元604可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及电子设备的[0252]在一些实施方式中，处理器602执行所述根据所述二级标签预测矩阵和所述目标行所述根据所述一级标签预测矩阵和所述预设关系依赖矩阵，确定目标关系依赖矩阵时，编码所组成的一级标签基准矩阵和各文本对应的二级标签对应的编码所组成的二级标签[0255]在一些实施方式中，处理器602执行所述确定所述各文本对应的分词对应的编码签概率矩阵中值最大的元素对应的一级标签为所述待分类文本对应率矩阵中值最大的元素对应的二级标签为所述待分类文本对应[0266]本申请实施例提供的所述模型构建方法/分类方法装置与上文实施例中的模型构术人员可以理解实现本申请实施例所述模型构建方法/分类方法的全部或部分流程，是可[0268]对本申请实施例的所述模型构建方法/分类方法装置而言，其各功能模块可以集电子设备进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐