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公开(公告)号：CN117829145A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311758476.7
申请日：2023-12-19
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F40/211
Abstract: 本说明书一个或多个实施例公开了一种实体匹配模型的训练方法，包括：构建训练数据集；确定实体匹配任务的子任务；基于所述训练数据集对实体匹配模型进行训练，得到训练好的目标实体匹配模型；训练过程中，通过所述实体匹配模型的第一模型学习输入的样本对的浅层特征表示和深层特征表示，通过所述实体匹配模型的第二模型来基于所述浅层特征表示和所述深层特征表示中的至少一个，预测出所述子任务的预测结果，并确定所述子任务的损失函数；基于至少一个所述子任务的损失函数，确定所述实体匹配任务的损失函数，来更新所述实体匹配模型的参数。相应地，本说明书还公开了实体匹配模型的训练装置、实体匹配方法及实体匹配装置。
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公开(公告)号：CN112966112B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202110322493.0
申请日：2021-03-25
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N3/094 , G06N3/09 , G06N3/0475 , G06F16/35
Abstract: 说明书实施例提供了一种文本分类模型的训练方法和文本分类方法，文本分类模型包括文本分类网络、对抗文本生成网络，该方法包括：将第一文本样本输入对抗文本生成网络，获得第一对抗文本；根据第一对抗文本与第一文本样本的文本差异损失；确定第一对抗文本与第一文本样本对于文本分类网络的判别差异损失；以文本差异损失趋于变小、判别差异损失趋于变大为目标，训练对抗文本生成网络；将第二文本样本输入经过训练的对抗文本生成网络，生成第二对抗文本；将第二文本样本和所述第二对抗文本，输入文本分类网络，得到第二文本样本和第二对抗文本分别对应的分类结果,以该分类结果趋同于第二文本样本的分类标签为目标，更新文本分类网络。
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公开(公告)号：CN111539228A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010358085.6
申请日：2020-04-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F40/49 , G06F40/126 , G06F40/205 , G06F40/237
Abstract: 本说明书实施例提供了向量模型训练方法及装置、相似度确定方法及装置，其中，所述向量模型训练方法包括获取多语种语料库中每种语言语料对应的初始词集合，且将每种语言语料对应的初始词集合转译为统一编码格式的转译词集合；将所述转译词集合中的每个转译词按照预设字符长度进行拆分，形成每个转译词的字符集合；为每个字符确定对应的字符向量以及为每个初始词确定对应的词向量；基于所述字符以及所述字符对应的字符向量、所述初始词以及所述初始词对应的词向量对初始向量模型进行高效的训练，得到精确的向量模型。
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公开(公告)号：CN112528653B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202011398845.2
申请日：2020-12-02
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F40/289
Abstract: 本公开提供了一种短文本实体识别方法，包括：获取短文本并对该短文本进行分词；对经分词的短文本进行词向量训练，以生成词向量序列；基于对抗性框架对该词向量序列中的各个词向量进行词性表征学习，以获取该词向量的词性特征；提取该词向量序列中的各个词向量的局部上下文特征以及各个词向量之间的全局语义特征；以及使用词性特征、局部上下文特征和全局语义特征识别实体。
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公开(公告)号：CN111539228B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202010358085.6
申请日：2020-04-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F40/49 , G06F40/126 , G06F40/205 , G06F40/237
Abstract: 本说明书实施例提供了向量模型训练方法及装置、相似度确定方法及装置，其中，所述向量模型训练方法包括获取多语种语料库中每种语言语料对应的初始词集合，且将每种语言语料对应的初始词集合转译为统一编码格式的转译词集合；将所述转译词集合中的每个转译词按照预设字符长度进行拆分，形成每个转译词的字符集合；为每个字符确定对应的字符向量以及为每个初始词确定对应的词向量；基于所述字符以及所述字符对应的字符向量、所述初始词以及所述初始词对应的词向量对初始向量模型进行高效的训练，得到精确的向量模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116304738A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310264152.1
申请日：2023-03-10
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/22 , G06F18/214
Abstract: 本说明书实施例提供了一种数据处理方法、装置及设备，其中，该方法包括：获取待检测的第一实体对；基于预设模型搜索空间，生成待训练的匹配模型，并将所述第一实体对输入所述匹配模型，得到所述第一实体对的预测匹配度；基于预设匹配度阈值和所述第一实体对的预测匹配度，从所述第一实体对中选取目标实体对，并获取所述目标实体对的标注匹配度；基于所述目标实体对的标注匹配度和所述目标实体对的预测匹配度，对所述匹配模型进行迭代训练，得到训练后的匹配模型，所述训练后的匹配模型用于确定实体对中的数据是否表征同一实体。
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公开(公告)号：CN116010246A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211590876.7
申请日：2022-12-12
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F11/36 , G06N3/0475 , G06N3/092
Abstract: 本说明书实施例提供了名单筛查系统的有效性评估方法和装置。该方法包括：将至少一个原始业务信息输入预先训练出的测试用例生成模型，得到该测试用例生成模型输出的至少一个对抗业务信息；其中，所述测试用例生成模型是利用真实业务信息训练得到的，且该测试用例生成模型对每一个原始业务信息进行变异后得到该原始业务信息对应的对抗业务信息；将测试用例生成模型输出的至少一个对抗业务信息输入名单筛查系统；根据至少一个原始业务信息、测试用例生成模型输出的至少一个对抗业务信息、名单筛查系统识别出的对抗业务信息，得到名单筛查系统的有效性。本说明书实施例能够更为准确地评估出一个名单筛查系统的有效性。
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公开(公告)号：CN112966112A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110322493.0
申请日：2021-03-25
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 说明书实施例提供了一种文本分类模型的训练方法和文本分类方法，文本分类模型包括文本分类网络、对抗文本生成网络，该方法包括：将第一文本样本输入对抗文本生成网络，获得第一对抗文本；根据第一对抗文本与第一文本样本的文本差异损失；确定第一对抗文本与第一文本样本对于文本分类网络的判别差异损失；以文本差异损失趋于变小、判别差异损失趋于变大为目标，训练对抗文本生成网络；将第二文本样本输入经过训练的对抗文本生成网络，生成第二对抗文本；将第二文本样本和所述第二对抗文本，输入文本分类网络，得到第二文本样本和第二对抗文本分别对应的分类结果,以该分类结果趋同于第二文本样本的分类标签为目标，更新文本分类网络。
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公开(公告)号：CN111581950A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010361585.5
申请日：2020-04-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提供了同义名称词的确定方法和同义名称词的知识库的建立方法。在一个实施例中，同义名称词的确定方法通过先获取包含有目标对象的第一名称词的第一语料数据，以及与第一语料数据关联的第二语料数据；再通过根据预设的处理规则对上述语料数据进行基于自然语言理解的多组预设处理，得到处理后的语料数据；进而可以利用上述处理后的语料数据，通过确定并利用文本数据的正则表达式，以及文本数据与目标对象的第一名称词之间的关系参数这两种不同维度的参数数据，来挖掘确定出目标对象的同义名称词。从而能够有效地避免遗漏，较为准确、全面地挖掘出目标对象的同义名称词。
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公开(公告)号：CN111401569B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202010229223.0
申请日：2020-03-27
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种超参数优化方法、装置和电子设备的实施例。所述方法包括：利用以下步骤进行迭代处理，直至满足迭代结束条件：根据动作数据，调整超参数的当前取值，所述动作数据用于表示超参数取值的调整方向；根据超参数的调整后的取值，计算相应的性能指标，所述性能指标用于表示模型的性能；根据动作数据和性能指标，更新目标函数的代理模型，所述目标函数用于表示从动作数据到性能指标的映射关系；根据更新后的代理模型，确定新的动作数据；在迭代结束以后，将超参数的当前取值确定为优化取值。本说明书实施例的超参数优化方法、装置和电子设备，可以快速地获得超参数的优化取值，减少迭代次数。
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