【技术实现步骤摘要】
本说明书一个或多个实施例涉及风控，尤其涉及人工智能在文本风险控制领域的应用。
技术介绍
1、随着互联网技术的快速发展，内容推荐平台已成为信息分发的核心载体，广泛应用于社交媒体、新闻资讯、电子商务等领域。文本推荐服务作为其中的关键技术，通过分析用户兴趣和行为，向用户推送个性化的文本内容(如文章、评论、广告等)，以提升用户体验。
2、然而，在文本推荐过程中，平台需处理海量的用户生成内容或第三方内容，其中可能包含高风险信息(如敏感话题、虚假新闻、违规广告等)。若未经过有效的风险控制，此类内容一旦被推荐给用户，可能影响用户体验，引发法律合规等问题。为保障内容生态安全，文本风险控制(风控)成为关键环节。
3、因此，需要一种改进的文本风控方案，可以更好地满足实际应用需求，如部署灵活，能够适应风控领域场景多、变化快的特点。
技术实现思路
1、本说明书实施例描述一种文本风险分类系统的训练方法及装置，可以快速应对文本风控场景中标签的增、删、改等变化，从而更好地满足实际应用需求。>
2、根据第一本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种文本风险分类系统的训练方法，所述文本风险分类系统包括基座模型，以及与K个风险类别对应的K个分类头；所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一文本标签指示所述第一训练文本属于一个或多个风险类别。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，在训练所述K个分类头的同时，还对所述基座模型进行微调。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，在训练所述K个分类头之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中，在训练所述K个分类头之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述K...
【技术特征摘要】
1.一种文本风险分类系统的训练方法，所述文本风险分类系统包括基座模型，以及与k个风险类别对应的k个分类头；所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一文本标签指示所述第一训练文本属于一个或多个风险类别。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，在训练所述k个分类头的同时，还对所述基座模型进行微调。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，在训练所述k个分类头之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中，在训练所述k个分类头之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述k个风险类别包括第三风险类别；其中，在训练所述k个分类头之后，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述k个分类头中各个分类头的类型和结构相同，或者，所述k个分类头中存在两个具有不同类型或结构的分类头。
8.根据权利要求1或3所述的方法，其中，在所述文本风险分类系统的训练过程中，通过采用神经网络架构搜索技术，确定所...
【专利技术属性】
技术研发人员：李红程，崔世文，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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