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申请/专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司
摘要：本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种分类模型的训练和文本分类方法、装置、电子设备，用以提高分类模型的训练效率和文本分类准确性。其中，方法包括：基于第一样本文本集和参考分类模型，对初始分类模型进行多轮知识蒸馏训练，获得训练后的中间分类模型，参考分类模型输出用于对初始分类模型进行参数调整的软标签，基于第二样本文本集和已训练的参数预测模型，对中间分类模型进行多轮迭代训练，获得目标分类模型，参数预测模型输出用于对中间分类模型进行参数调整的预测参数集。由于本申请使用参考分类模型和参数预测模型进行模型训练，获得目标分类模型，能够减少模型训练所需的训练数据量，并且快速提升模型性能，提高训练效率。
主权项：1.一种分类模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：基于第一样本文本集和参考分类模型，对初始分类模型进行多轮知识蒸馏训练，获得训练后的中间分类模型，其中，所述参考分类模型用于：在一轮知识蒸馏训练中，输出用于对所述初始分类模型进行参数调整的软标签，所述软标签包含：所述参考分类模型对应的第一样本文本分别属于各预设文本类别的参考预估值；基于第二样本文本集和已训练的参数预测模型，对所述中间分类模型进行多轮迭代训练，获得目标分类模型，其中，所述第二样本文本集与所述第一样本文本集包含的样本文本不完全相同；所述参数预测模型用于：在一轮迭代训练中，输出用于对所述中间分类模型进行参数调整的预测参数集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 腾讯科技(深圳)有限公司 一种分类模型的训练和文本分类方法、装置、电子设备
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