模型训练方法、信息生成方法、装置、设备和介质制造方法及图纸

本公开的实施例公开了模型训练方法、信息生成方法、装置、设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：对初始异常话术信息生成模型、初始异常引导话术信息生成模型和初始异常信息判断模型进行预训练，得到预训练的异常话术信息生成模型、预训练的异常引导话术信息生成模型和预训练的异常信息判断模型；获取对话数据集；对预训练的异常话术信息生成模型、预训练的异常引导话术信息生成模型和预训练的异常信息判断模型进行训练，得到异常话术信息生成模型、异常引导话术信息生成模型和异常信息判断模型。该实施方式与人工智能有关，可以利用异常话术信息生成模型、异常引导话术信息生成模型和异常信息判断模型，来精准地实现针对目标对话的异常识别。

【技术实现步骤摘要】

本公开的实施例涉及计算机，具体涉及模型训练方法、信息生成方法、装置、设备和介质。

技术介绍

1、目前，在各个行业，价值异常转移行为会产生负面影响非常大的社会现象。对于异常信息的识别，通常采用的方式为：通过用户对应的电话号段和历史标注信息的识别，来进行异常信息的识别。

2、然而，专利技术人发现，当采用上述方式来进行异常信息的识别，经常会存在如下技术问题：

3、基于用户对应的电话号段和历史标注信息，来进行异常信息的识别，所考虑的异常影响因素较少，导致准确性不能得到有效保障、且存在识别效率低下的问题、

4、该
技术介绍
部分中所公开的以上信息仅用于增强对本专利技术构思的背景的理解，并因此，其可包含并不形成本国的本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

1、本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

2本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种模型训练方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述对话数据集作为训练数据集，所述预训练的异常话术信息生成模型和所述预训练的异常引导话术信息生成模型作为生成器，所述预训练的异常信息判断模型作为判别器，对所述预训练的异常话术信息生成模型、所述预训练的异常引导话术信息生成模型和所述预训练的异常信息判断模型进行生成对抗式训练，得到异常话术信息生成模型、异常引导话术信息生成模型和异常信息判断模型，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据第一异常话术信息、第一异常引导话术信...

【技术特征摘要】

1.一种模型训练方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述对话数据集作为训练数据集，所述预训练的异常话术信息生成模型和所述预训练的异常引导话术信息生成模型作为生成器，所述预训练的异常信息判断模型作为判别器，对所述预训练的异常话术信息生成模型、所述预训练的异常引导话术信息生成模型和所述预训练的异常信息判断模型进行生成对抗式训练，得到异常话术信息生成模型、异常引导话术信息生成模型和异常信息判断模型，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据第一异常话术信息、第一异常引导话术信息和目标异常判断信息，确定预训练的异常话术信息生成模型、预训练的异常引导话术信息生成模型和预训练的异常信息判断模型是否训练完成，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述对话数据集作为训练数据集，...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘洋，吴沛晗，郭明杰，者文明，
申请(专利权)人：北京京东乾石科技有限公司，
类型：发明
国别省市：