文本分析模型的训练方法以及文本匹配的方法技术

技术编号:43063412 阅读:37 留言:0更新日期:2024-10-22 14:41
本公开提供了一种文本分析模型的训练方法以及文本匹配的方法,与相关技术相比,本公开实施例通过使用丢失掩码和第一损失函数进行对比损失计算,可以在无标注数据上进行无监督学习,从而学习到文本数据的特征和表示,这有助于提高文本分析模型对数据的理解和泛化能力;通过使用有标注数据集中的句子对进行有监督微调,可以进一步优化模型在特定任务上的性能,有监督微调可以帮助模型更好地适应任务需求,提高准确性和泛化能力。结合无监督学习和有监督微调的方法可以提高模型的泛化能力,使文本分析模型在未见过的数据上表现更好。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及数据处理,尤其涉及一种文本分析模型的训练方法以及文本匹配的方法


技术介绍

1、随着信息技术的飞速发展和企业数字化转型的深入,工单系统作为企业内部服务管理的重要组成部分,其智能化水平已成为衡量企业服务质量的关键指标之一。传统的工单系统虽然在一定程度上提高了工作效率,但在处理客户问题或请求时,仍依赖于人工操作和经验判断,导致响应速度慢、处理效率低、客户满意度不高等问题。

2、在智能工单系统的研发过程中,文本分析模型通过处理与用户需求有关的文本,深入理解和识别用户的各种需求,是智能工单系统的重要的处理环节。然而,现有的文本分析模型,尤其是在文本预处理和向量编码阶段,仍然存在一些局限性。首先,分词系统的不完善导致无法准确处理歧义词、识别新词以及处理特殊文本,这些问题直接影响了文本信息的提取和后续处理的准确性。其次,向量编码阶段的问题主要体现在word2vec等模型无法有效学习句子信息,缺乏足够的语料库支持,导致编码向量无法精确表达文本语义。此外,在人工标注数据的过程中,由于标注人员的专业素质不一,这会导致模型的识别精度受限。因此,目前的智能本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种文本分析模型的训练方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

5.一种文本匹配的方法,其特征在于,所述方法包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述将所述文本分析数据输入文本分析模型进行预测,得到所述文本分析数据对应的文本表达向量,包括:

7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

8.一种电子设备,其特征在于...

【技术特征摘要】

1.一种文本分析模型的训练方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

5.一种文本匹配的方法,其特征在于,所述方法包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述将所述文本分析数据输入文本分析模型进行预测,得到所述文本...

【专利技术属性】
技术研发人员:石理
申请(专利权)人:中国移动通信集团天津有限公司
类型:发明
国别省市:

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