一种对话文本的分类及装置
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118152842A

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202211562098.0

    申请日:2022-12-07

    摘要: 本发明提供一种对话文本的分类及装置,该方法包括:基于文本分类模型,获取第i组训练样本的分类损失,所述分类损失用于指示所述文本分类模型输出的训练样本的预测类别和真实类别之间的不一致程度;根据每个训练样本的多个特征信息和稳定学习方式,获取第i组训练样本对应的一组样本权重,一组样本权重包括n个样本权重,n个样本权重与所述第i组训练样本中的n个训练样本一一对应;对所述分类损失和第i组训练样本对应的一组样本权重进行融合,得到第i组训练样本的目标损失函数,并根据所述第i组训练样本的目标损失函数对文本分类模型进行反向传播优化,得到训练后的文本分类模型;基于训练后的文本分类模型,获取对话文本的类别信息。

    通信铁塔类型的识别方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116912537A

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202211476114.4

    申请日:2022-11-23

    IPC分类号: G06V10/764 G06V10/774

    摘要: 本申请公开了一种通信铁塔类型的识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:获取训练样本集;基于训练样本集对图像识别模型进行训练,得到训练好的图像识别模型;响应于待识别的通信铁塔图像的识别操作,基于训练好的图像识别模型对待识别的通信铁塔图像进行图像识别,得到通信铁塔类型的识别结果;其中,图像识别模型为细粒度分类网络模型,训练样本集包括:正样本构成的正样本集和负样本构成的负样本集,正样本表示属于通信铁塔的图像样本,负样本表示不属于通信铁塔的图像样本,正样本集包括基于通信铁塔的大类划分的多个子样本集,且各子样本集中的样本具有表示通信铁塔所在大类中的小类的第一标识信息。