分类模型信息输出方法及装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111488950A(43)申请公布日2020.08.04(21)申请号202010407910.7(22)申请日2020.05.14(71)申请人支付宝（杭州）信息技术有限公司地址310000浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11(72)发明人王阳东(74)专利代理机构北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙)11309代理人张明周良玉(51)Int.Cl.G06K9/62(2006.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图2页(54)发明名称分类模型信息输出方法及装置(57)摘要本说明书实施例提供一种分类模型信息输出方法及装置，在信息输出方法中，获取分类模型的样本集。对于样本集中任意的第一样本，将第一样本输入分类模型，得到第一样本对应于各预定类别的多个原始概率。根据多个原始概率以及预定阈值，确定第一样本的分类结果。通过随机算法，基于预定阈值对多个原始概率进行转换，得到多个原始概率分别对应的多个随机化概率。该随机算法使得基于多个原始概率确定的分类结果与基于多个随机化概率确定的分类结果相同。输出第一样本的分类结果以及多个随机化概率。CN111488950ACN111488950A权利要求书1/2页1.一种分类模型信息输出方法，包括：获取分类模型的样本集；对于所述样本集中任意的第一样本，将所述第一样本输入所述分类模型，得到所述第一样本对应于各预定类别的多个原始概率；根据所述多个原始概率以及预定阈值，确定所述第一样本的分类结果；通过随机算法，基于所述预定阈值对所述多个原始概率进行转换，得到所述多个原始概率分别对应的多个随机化概率；所述随机算法使得基于所述多个原始概率确定的分类结果与基于所述多个随机化概率确定的分类结果相同；输出所述第一样本的分类结果以及多个随机化概率。2.根据权利要求1所述的方法，所述通过随机算法，基于所述预定阈值对所述多个原始概率进行转换，得到所述多个原始概率分别对应的多个随机化概率，包括：若所述多个原始概率均小于所述预定阈值，则针对其中的每个原始概率，随机生成小于所述预定阈值的数值作为其对应的随机化概率；若所述多个原始概率中至少一个原始概率不小于所述预定阈值，则针对其中的最大概率，随机生成不小于所述预定阈值的数值作为其对应的随机化概率；针对其中的每个其它概率，随机生成小于所述最大概率对应的随机化概率的数值作为其对应的随机化概率。3.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述多个原始概率以及预定阈值，确定所述第一样本的分类结果，包括：若所述多个原始概率均小于所述预定阈值，则确定所述第一样本的分类结果为所述第一样本不属于各预定类别中的任一类别；若所述多个原始概率中至少一个原始概率不小于所述预定阈值，则确定所述第一样本的分类结果为所述第一样本属于各预定类别中对应于最大概率的类别。4.根据权利要求1所述的方法，所述分类模型为文本分类模型，所述样本集中的各样本为文本；或，所述分类模型为图片分类模型，所述样本集中的各样本为图片；或，所述分类模型为音频分类模型，所述样本集中的各样本为音频。5.根据权利要求1所述的方法，所述分类模型包括以下任一种：神经网络、梯度决策树、贝叶斯分类、支持向量机以及随机森林。6.一种分类模型信息输出装置，包括：获取单元，用于获取分类模型的样本集；输入单元，用于对于所述获取单元获取的所述样本集中任意的第一样本，将所述第一样本输入所述分类模型，得到所述第一样本对应于各预定类别的多个原始概率；确定单元，用于根据所述多个原始概率以及预定阈值，确定所述第一样本的分类结果；转换单元，用于通过随机算法，基于所述预定阈值对所述多个原始概率进行转换，得到所述多个原始概率分别对应的多个随机化概率；所述随机算法使得基于所述多个原始概率确定的分类结果与基于所述多个随机化概率确定的分类结果相同；输出单元，用于输出所述确定单元确定的所述第一样本的分类结果以及所述转换单元转换的多个随机化概率。7.根据权利要求6所述的装置，所述转换单元具体用于：2CN111488950A权利要求书2/2页若所述多个原始概率均小于所述预定阈值，则针对其中的每个原始概率，随机生成小于所述预定阈值的数值作为其对应的随机化概率；若所述多个原始概率中至少一个原始概率不小于所述预定阈值，则针对其中的最大概率，随机生成不小于所述预定阈值的数值作为其对应的随机化概率；针对其中的每个其它概率，随机生成小于所述最大概率对应的随机化概率的数值作为其对应的随机化概率。8.根据权利要求6所述的装置，所述确定单元具体用于：若所述多个原始概率均小于所述预定阈值，则确定所述第一样本的分类结果为所述第一样本不属于各预定类别中的任一类别