搜索结果分类模型的训练方法、装置、介质及设备.pdf
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搜索结果分类模型的训练方法、装置、介质及设备.pdf
本申请公开了搜索结果分类模型的训练方法、装置、介质及设备,涉及人工智能领域,该方法包括:获取训练数据集,所述训练数据集包括搜索查询词以及与所述搜索查询词对应的搜索结果;基于目标文本匹配算法,确定所述搜索查询词和所述搜索结果的相似度;根据预设的分类区间和所述相似度确定样本的分类标签,所述样本包括所述搜索查询词和所述搜索结果;根据所述样本和对应的所述分类标签对预训练后的语言模型进行微调,得到搜索结果分类模型。基于本申请提供的方法得到的搜索结果分类模型,可以使获得的搜索结果与搜索查询词在相似度维度上更为匹配,提
分类模型的训练方法、分类方法、装置、介质及设备.pdf
本发明公开了分类模型的训练方法、分类方法、装置、介质及设备。其中分类模型的训练方法包括:获取未设置分类标签的第一样本数据,将所述第一样本数据输入至预先训练的基础分类模型中,确定所述第一样本数据设置预设分类标签的概率,其中,所述基础分类模型基于设置预设分类标签的第二样本数据训练得到;基于所述第一样本数据设置分类标签的概率确定所述第一样本数据的权重;基于第二样本数据、所述第一样本数据以及所述第一样本数据的权重对待训练的分类模型进行训练,得到目标分类模型。实现对未设置标签的样本数据的标签处理,替代了人工对样本设
搜索推荐模型的训练方法、搜索结果排序的方法及装置.pdf
本申请公开了人工智能领域中的一种搜索推荐模型的训练方法、搜索结果排序的方法及装置,该训练方法包括:获取训练样本集合,该训练样本集合中包括样本用户行为组序列与样本遮盖用户行为组序列;通过以该训练样本集合为输入数据,以得到遮盖处理的该样本用户的响应操作的对象为训练目标对搜索推荐模型进行训练,得到训练后的搜索推荐模型,该搜索推荐模型用于在目标用户输入查询字段的情况下,预测该查询字段对应的搜索结果中的候选推荐对象的标签,该标签用于表示该目标用户对该候选推荐对象进行响应操作的概率。基于本申请的技术方案能够提高搜索推
细胞分类模型的训练方法、装置、设备及介质.pdf
本申请公开了一种细胞分类模型的训练方法、装置、设备及介质,涉及机器学习领域。该方法包括:获取样本图像和样本图像的细胞标注,样本图像包括至少两种细胞,细胞标注用于表示样本图像中细胞的类型;通过细胞分类模型对样本图像进行数据处理,输出样本预测热点图,样本预测热点图用于预测样本图像中细胞的类型;通过样本图像中各个细胞核的轮廓,还原样本图像中各个细胞的轮廓,得到细胞分割图;根据细胞标注和细胞分割图生成样本分类热点图,样本分类热点图用于表示细胞分割图中细胞的类型;根据样本预测热点图与样本分类热点图之间的损失,对细胞
分类模型训练方法、分类方法、装置、设备以及介质.pdf
本发明实施例公开了一种分类模型训练方法、分类方法、装置、设备以及介质。该方法包括:在初始样本数据中确定当前次迭代的第一抽样样本数据和第二抽样样本数据,其中,所述第一抽样样本数据为首次迭代中预设数量的随机抽样数据或上一次迭代中第一抽样样本数据和第二抽样样本数据的合集,各次迭代中的第二抽样样本数据的分类结果基于对应的第一抽样样本数据的分类结果确定;基于所述第一抽样样本数据和第二抽样样本数据,以及各样本数据的分类结果对当前分类模型进行训练,并得到当前次迭代更新后的分类模型,得到训练后的目标分类模型。通过本发明实