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公开(公告)号：CN119377736A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411429116.7
申请日：2024-10-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/24 , G06N3/0455 , G06F18/23213 , G06F18/2135
Abstract: 本发明属于自然语言处理领域，具体涉及一种基于粒球计算的文本噪声标签修正方法；该方法包括：采用人工标注的干净的文本数据集训练Bert模型，得到训练好的Bert模型；采用训练好的Bert模型对含噪声的文本数据集进行编码，得到特征向量；对特征向量进行降维处理，得到降维后的特征向量；将所有样本的降维后的特征向量和原始标签构成初始粒球；将初始粒球加入到待处理队列中，设置纯度阈值；在待处理队列根据粒球的纯度和纯度阈值对文本的标签进行修正，直到待处理队列为空，得到标签修正完成的文本数据集；本发明降低了文本数据集的噪声比例，增强了后续深度学习模型的鲁棒性，可使得模型实现更准确的文本分类处理。
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