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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

105 篇 专利

馆藏范围

105 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

12 篇 平安科技有限公司
4 篇 科大讯飞股份有限...
3 篇 苏州思必驰信息科...
3 篇 中国移动通信集团...
3 篇 腾讯科技有限公司
2 篇 广东博智林机器人...
2 篇 重庆特斯联启智科...
2 篇 神州医疗科技股份...
2 篇 南京烽火星空通信...
2 篇 深圳市北科瑞讯信...
2 篇 中国移动通信集团...
2 篇 中国联合网络通信...
2 篇 南京大学
2 篇 中国平安财产保险...
2 篇 五邑大学
2 篇 北京字节跳动网络...
2 篇 中国地质大学
2 篇 重庆邮电大学
2 篇 深圳市思迪信息技...
2 篇 南京冰鉴信息科技...

作者

8 篇 王健宗
4 篇 徐亮
2 篇 陶辉
2 篇 蔡巍
2 篇 白剑波
2 篇 吴光周
2 篇 陈国豪
2 篇 周明
2 篇 吴思远
2 篇 刘杰
2 篇 阮祥超
2 篇 朱骏
2 篇 马伯睿
2 篇 金良
2 篇 何磊
2 篇 邹游
2 篇 张剑
2 篇 刘翔
2 篇 储晶星
2 篇 董忠

语言

105 篇 中文

检索条件"主题词=训练文本数据"

共 105 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

训练文本数据的扩增方法、装置及电子设备

训练文本数据的扩增方法、装置及电子设备

引用

作者：刘志敏徐亮李蒙 100012 北京市朝阳区双营路11号院3号楼2层4单元207

本申请涉及一种训练文本数据的扩增方法、装置、电子设备及计算机可读介质。该方法包括：获取任务描述数据、标签描述集合、样例文本集合；将所述任务描述数据、所述标签描述集合、所述样例文本集合拼接生成任务标签文本集合；将所述任... 详细信息

标准号: CN114118068A

本申请涉及一种训练文本数据的扩增方法、装置、电子设备及计算机可读介质。该方法包括：获取任务描述数据、标签描述集合、样例文本集合；将所述任务描述数据、所述标签描述集合、所述样例文本集合拼接生成任务标签文本集合；将所述任务标签文本集合输入预训练过的语言模型中，生成多个扩增样例文本；通过所述多个扩增样例文本集合生成训练文本数据；利用所述训练文本数据对机器学习模型进行模型训练。本申请能够方便快捷的生成大量的用于自然语言模型训练的文本数据、节省人力时间和成本，而且生成的文本数据多样性高，提高下游模型的训练效果，提升用户数据安全度。

关键词：文本集合训练文本数据任务标签任务描述文本数据扩增样集合标签计算机可读介质机器学习模型用户数据安全自然语言模型电子设备模型训练训练效果语言模型扩增拼接申请文本多样性

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训练文本数据的扩增方法、装置及电子设备

训练文本数据的扩增方法、装置及电子设备

引用

作者：刘志敏徐亮李蒙 100012 北京市朝阳区双营路11号院3号楼2层4单元207

标准号: CN114118068B

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用于语音识别的训练文本数据的筛选方法及系统

用于语音识别的训练文本数据的筛选方法及系统

引用

作者：陈明佳 215123 江苏省苏州市苏州工业园区新平街388号腾飞创新园14栋

本发明实施例提供一种用于语音识别的训练文本数据的筛选方法。该方法包括：对训练文本数据进行规范化处理，将规范化处理后的训练文本数据进行输入前预处理，包括：将规范化处理后的训练文本数据转换成适用数据筛选模型的输入信息，输... 详细信息

标准号: CN110223675B

本发明实施例提供一种用于语音识别的训练文本数据的筛选方法。该方法包括：对训练文本数据进行规范化处理，将规范化处理后的训练文本数据进行输入前预处理，包括：将规范化处理后的训练文本数据转换成适用数据筛选模型的输入信息，输入信息包括训练文本的语句对应的唯一数字编号；将转换后的输入信息导入多个神经网络筛选模型并列组合成的融合筛选模型，将融合筛选模型输出中达到预设正例概率得分阈值的文本语句筛选为用于语音识别的训练文本数据。本发明实施例还提供一种用于语音识别的训练文本数据的筛选系统。本发明实施例使其流程都是自动化可节省大量的人工成本，提高复用性，考虑到文本内容中的语言关系，提高训练文本数据的筛选效果。

关键词：训练文本数据筛选模型输入信息语音识别筛选规范化预处理并列组合人工成本筛选系统神经网络数据筛选唯一数字文本内容文本语句训练文本语言关系复用性融合转换语句预设自动化输出概率

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用于语音识别的训练文本数据的筛选方法及系统

用于语音识别的训练文本数据的筛选方法及系统

引用

作者：陈明佳 215123 江苏省苏州市苏州工业园区新平街388号腾飞创新园14栋

标准号: CN110223675A

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一种面向非结构化文本数据的隐私合规方法

一种面向非结构化文本数据的隐私合规方法

引用

作者：滕越林传文王佐成董士风吴光周田聪聪崔海鹰 230093 安徽省合肥市高新区柏堰科技园创新大道288号工投高新智谷B区

本发明公开了一种面向非结构化文本数据的隐私合规方法，包括S1、获取训练文本数据，对训练文本数据进行数据预处理；S2、基于Transformer技术构建隐私合规检测网络；S3、利用无标签文本数据对隐私合规检测网络进行领域预训练；S4、利用... 详细信息

标准号: CN118094634B

本发明公开了一种面向非结构化文本数据的隐私合规方法，包括S1、获取训练文本数据，对训练文本数据进行数据预处理；S2、基于Transformer技术构建隐私合规检测网络；S3、利用无标签文本数据对隐私合规检测网络进行领域预训练；S4、利用Fine‑tuning结合领域预训练模型参数及语句标注的训练文本数据对隐私合规检测网络进行微调训练；S5、获取待检测文本数据并进行数据预处理；S6、将待检测文本数据送入隐私合规检测网络进行计算，判断语句是否含有敏感信息；S7、对含有敏感信息的语句，定位敏感信息所处位置并进行敏感信息的分类，取相同类别的敏感信息文本进行替换。S8、将含有敏感信息的语句进行替换。本发明提升了深度学习方法数据合规检测方向的可用性。

关键词：敏感信息隐私训练文本数据语句检测待检测文本数据预处理网络替换非结构化文本标签文本技术构建检测方向所处位置训练模型语句标注可用性微调送入文本分类学习

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文本数据的处理方法、装置、计算机设备和存储介质

文本数据的处理方法、装置、计算机设备和存储介质

引用

作者：付振宇郑宇宇赵英普顾松庠 100176 北京市北京经济技术开发区科创十一街18号C座2层221室

本申请提出一种文本数据的处理方法、装置、计算机设备和存储介质，方法包括：获取文本数据集，文本数据集中包括多个文本数据及每个文本数据对应的标签信息，对文本数据集进行处理，以获取N个训练集及对应的N个测试集，N个训练集及N个... 详细信息

标准号: CN113807096A

本申请提出一种文本数据的处理方法、装置、计算机设备和存储介质，方法包括：获取文本数据集，文本数据集中包括多个文本数据及每个文本数据对应的标签信息，对文本数据集进行处理，以获取N个训练集及对应的N个测试集，N个训练集及N个测试集互不相同，且N个测试集组成文本数据集，N为大于1的整数，利用N个训练集分别训练N个识别模型，并分别利用每个识别模型对对应的测试集中的文本数据进行识别，以确定文本数据集中每个文本数据对应的预测标签，根据每个文本数据对应的预测标签与标签信息的差异程度，对文本数据集中的文本数据进行处理。由此，能够快速地筛选出训练文本数据中的错误标注，提高了训练文本数据的质检清洗速度和效率。

关键词：文本数据测试集训练集训练文本数据标签信息标签计算机设备存储介质错误标注预测质检清洗测试筛选申请

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一种基于生成式对抗网络的司法文本数据扩增方法

一种基于生成式对抗网络的司法文本数据扩增方法

引用

作者：何铁科郑滔刘嘉邢玉袁为钱雨波 210093 江苏省南京市鼓楼区汉口路22号南京大学软件学院费彝民楼912

一种基于生成式对抗网络的司法文本数据扩增方法，将生成式对抗网络进行改进，使其适用于文本数据的生成，并将其应用于司法文本的数据扩增中，以获得更为丰富的训练文本数据。主要分为三个步骤，第一个步骤为对抗生成网络模型的搭建，... 详细信息

标准号: CN115587909A

一种基于生成式对抗网络的司法文本数据扩增方法，将生成式对抗网络进行改进，使其适用于文本数据的生成，并将其应用于司法文本的数据扩增中，以获得更为丰富的训练文本数据。主要分为三个步骤，第一个步骤为对抗生成网络模型的搭建，将传统的生成式对抗网络进行改进，使其可以应用于文本的生成；第二个步骤是文本的预处理，进行分词及词向量的应用等操作；最后一个步骤为司法文本数据的生成，将司法文本数据预处理后输入对抗生成网络中，进行司法文本数据的生成。本发明可以基于生成式对抗网络进行司法文本的生成，可应用于深度学习的数据扩增中，生成一批与原数据具有相同分布的训练及测试数据，可以更有效地使用现有数据，缓解神经网络泛化能力差的情况，从而促进司法领域深度学习模型的发展。

关键词：文本数据生成式对抗司法文本扩增预处理网络应用训练文本数据测试数据三个步骤神经网络司法领域网络模型传统的词向量有效地原数据分词改进学习缓解

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一种面向非结构化文本数据的隐私合规方法

一种面向非结构化文本数据的隐私合规方法

引用

作者：滕越林传文王佐成董士风吴光周田聪聪崔海鹰 230093 安徽省合肥市高新区柏堰科技园创新大道288号工投高新智谷B区

标准号: CN118094634A

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一种用于小样本意图识别的文本数据优化方法

一种用于小样本意图识别的文本数据优化方法

引用

作者：张建兵刘书豪黄书剑戴新宇陈家骏 210023 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号南京大学

本发明提供了一种用于小样本意图识别的文本数据优化方法，包括以下步骤：步骤1，构建训练文本数据集；步骤2，对训练任务按照具有的意图数阶梯式地划分级别；步骤3，采样一个批次的小样本意图识别训练样本；步骤4，在基于度量学习的元... 详细信息

标准号: CN114564569A

本发明提供了一种用于小样本意图识别的文本数据优化方法，包括以下步骤：步骤1，构建训练文本数据集；步骤2，对训练任务按照具有的意图数阶梯式地划分级别；步骤3，采样一个批次的小样本意图识别训练样本；步骤4，在基于度量学习的元学习模型上使用采样出的同一批次的两个以上的任务做并行训练；步骤5，判断训练是否终止；步骤6，结束模型训练。本发明可以将并行化训练元学习模型应用在现实场景中小样本意图识别的训练任务意图数不一致的情况。

关键词：意图识别小样本采样训练文本数据并行训练阶梯式地模型训练模型应用文本数据现实场景训练样本并行化不一致度量构建学习样本优化

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一种基于深度学习的文本数据分类方法和装置

一种基于深度学习的文本数据分类方法和装置

引用

作者：李宇欣裘实 100000 北京市朝阳区阜通东大街6号院3号楼10层11013

本发明涉及一种基于深度学习的文本数据分类方法和装置，包括：获取训练文本数据；利用所述训练文本数据对TextCNN分类模型进行训练，并使用Hyperopt工具进行模型调参，得到训练好的目标分类模型；获取待分类的文本数据；对所述待分类... 详细信息

标准号: CN112182230B

本发明涉及一种基于深度学习的文本数据分类方法和装置，包括：获取训练文本数据；利用所述训练文本数据对TextCNN分类模型进行训练，并使用Hyperopt工具进行模型调参，得到训练好的目标分类模型；获取待分类的文本数据；对所述待分类的文本数据进行分词，得到所述待分类的文本数据的目标分词结果；根据结合知识图谱预先构建的词向量库，确定所述目标分词结果对应的目标词向量；将所述目标词向量输入到所述目标分类模型中，得到所述待分类的文本数据的类型。本发明的方案能够提高文本数据分类的准确性。

关键词：文本数据文本数据分类训练文本数据分类分词结果目标分类目标词向量方法和装置分类模型词向量分词构建图谱学习

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