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申请/专利权人：新奥新智科技有限公司
摘要：本发明公开的实施例公开了一种生成分类模型方法、文本关系分类方法和装置，该方法的一具体实施方式包括：获取训练样本集，其中，所述训练样本集中的训练样本包括文本样本和所述文本样本对应的文本关系分类结果样本；根据所述训练样本集，对初始模型进行联合学习训练，得到分类模型，其中，所述初始模型包括多层输出层。该实施方式实现了训练过程的简化和分类模型生成的文本关系分类结果的准确率的提高。
主权项：1.一种生成分类模型方法，其特征在于，包括：获取训练样本集，其中，所述训练样本集中的训练样本包括文本样本和所述文本样本对应的文本关系分类结果样本；根据所述训练样本集，对初始模型进行联合学习训练，得到分类模型，其中，所述初始模型包括三层输出层；其中，第一层由词嵌入层和双向的LSTM依次连接构成；第二层由词嵌入层、双向的LSTM、单向的LSTM依次连接构成；第三层由词嵌入层、双向的LSTM、单向的LSTM和CNN依次连接构成；所述联合学习训练中的联合学习是指多任务学习的一种；其中，将所述训练样本中的文本样本输入至初始模型，得到所述初始模型每个输出层对应的输出结果；基于预设的损失函数，分别确定每一层输出层的期望输出和输出结果之间的差异，得到所述三层输出层对应的多个损失值，根据所述多个损失值对所述初始模型进行优化，得到分类模型；所述文本关系分类结果样本包括：所述初始模型的三层输出层中每一层输出层对应所述文本样本的期望输出。
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