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摘要：一种分类模型训练方法、文本分类方法、介质、设备及产品。文本分类模型包括第一模型和激活函数层，第一模型是经过预训练的大语言模型，训练方法包括：获取训练样本集和提示文本，训练样本集中的训练样本包括文本样本和文本样本对应的分类标签；通过将提示文本和文本样本作为第一模型的输入，将第一模型输出的第一个生成词的第一嵌入向量矩阵作为激活函数层的输入，并将文本样本对应的分类标签作为激活函数层的目标输出的方式对文本分类模型进行训练。这样，能支持长文本的分类，提升长文本的分类效果。将第一模型输出的第一个生成词的第一嵌入向量矩阵作为激活函数层的输入，可保证文本分类模型的输出内容的可控性，进一步提升模型的分类能力。
主权项：1.一种文本分类模型训练方法，其特征在于，所述文本分类模型包括第一模型和激活函数层，所述第一模型是经过预训练的大语言模型，所述文本分类模型训练方法包括：获取训练样本集和提示文本，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分类标签，所述提示文本包括所述文本分类模型的分类任务描述信息；通过将所述提示文本和所述文本样本作为所述第一模型的输入，将所述第一模型输出的第一个生成词的第一嵌入向量矩阵作为所述激活函数层的输入，并将所述文本样本对应的分类标签作为所述激活函数层的目标输出的方式对所述文本分类模型进行训练，以得到目标文本分类模型。
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百度查询： 北京火山引擎科技有限公司 分类模型训练方法、文本分类方法、介质、设备及产品
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