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申请/专利权人：唯品会(广州)软件有限公司
摘要：本发明提供语言模型训练方法、装置、存储介质及设备，包括：获取用户行为日志，并进行预处理得到训练样本集；将训练样本集按预设比例划分为训练集和评估集；将训练集输入预设的语言模型对参数进行调整，并将评估集输入调整参数后的语言模型计算第一损失，不断调整模型参数直至第一损失小于第一阈值，得到中间语言模型；将训练集和评估集输入中间模型计算第二损失，不断调整模型参数直至第二损失小于第二阈值，得到最终语言模型。通过多阶段损失计算对语言模型进行训练，使语言模型在充分学习样本特征的同时，降低干扰噪声的影响，达到较好的模型训练效果。
主权项：1.一种语言模型训练方法，其特征在于，包括：步骤S101，获取用户行为日志，对所述用户行为日志进行预处理得到训练样本集；步骤S102,将所述训练样本集按预设比例划分为训练集和评估集；步骤S103，将所述训练集输入预设的语言模型对语言模型的参数进行调整，得到第一语言模型；步骤S104，将所述评估集输入所述第一语言模型并计算第一损失，重复执行步骤S103直至所述第一损失小于第一阈值，将第一语言模型记为中间语言模型；步骤S105，将所述训练集输入所述中间语言模型对中间语言模型的参数进行调整，得到第二语言模型；步骤S106，将所述评估集输入所述第二语言模型并计算第二损失，重复执行步骤S105直至所述第二损失小于第二阈值，将所述第二语言模型记为最终语言模型。
全文数据：
权利要求：
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