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一種業(yè)務(wù)處理的方法、相關(guān)裝置、設(shè)備以及存儲介質(zhì)與流程

文檔序號:41958642發(fā)布日期:2025-05-20 16:52閱讀:來源:國知局

技術(shù)特征:

1.一種業(yè)務(wù)處理的方法,其特征在于,包括:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述對所述文本樣本集合中的每個文本樣本進行數(shù)據(jù)增強處理,得到所述每個文本樣本所對應(yīng)的正例編碼向量,包括:

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述對所述文本樣本集合中的每個文本樣本進行數(shù)據(jù)增強處理,得到所述每個文本樣本所對應(yīng)的正例編碼向量,包括:

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述對所述文本樣本集合中的每個文本樣本進行數(shù)據(jù)增強處理,得到所述每個文本樣本所對應(yīng)的正例編碼向量,包括:

6.根據(jù)權(quán)利要求2至5中任一項所述的方法,其特征在于,所述針對所述每個文本樣本,根據(jù)文本樣本所對應(yīng)的正例編碼向量以及n個負(fù)例編碼向量,計算得到所述文本樣本所對應(yīng)的損失值,包括:

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法,其特征在于,所述針對所述每個樣本三元組,生成前提文本樣本所對應(yīng)的原始編碼向量、繼承文本樣本所對應(yīng)的正例編碼向量以及對立文本樣本所對應(yīng)的負(fù)例編碼向量,包括:

9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法,其特征在于,所述針對所述每個樣本三元組,生成前提文本樣本所對應(yīng)的原始編碼向量、繼承文本樣本所對應(yīng)的正例編碼向量以及對立文本樣本所對應(yīng)的負(fù)例編碼向量,包括:

10.根據(jù)權(quán)利要求7至9中任一項所述的方法,其特征在于,所述針對所述每個樣本三元組,根據(jù)前提文本樣本所對應(yīng)的原始編碼向量、繼承文本樣本所對應(yīng)的正例編碼向量以及對立文本樣本所對應(yīng)的負(fù)例編碼向量,計算得到樣本三元組所對應(yīng)的損失值,包括:

11.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:

12.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)所述k個待測文本向量以及所述t個異常文本向量,生成針對所述待檢測賬號的檢測結(jié)果,包括:

13.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)所述k個待測文本向量以及所述t個異常文本向量,生成針對所述待檢測賬號的檢測結(jié)果,包括:

14.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)所述k個待測文本向量以及所述t個異常文本向量,生成針對所述待檢測賬號的檢測結(jié)果,包括:

15.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)所述k個待測文本向量以及所述t個異常文本向量,生成針對所述待檢測賬號的檢測結(jié)果,包括:

16.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)所述k個待測文本向量以及所述t個異常文本向量,生成針對所述待檢測賬號的檢測結(jié)果之后,所述方法還包括:

17.一種業(yè)務(wù)處理裝置,其特征在于,包括:

18.一種計算機設(shè)備,包括存儲器和處理器,所述存儲器存儲有計算機程序,其特征在于,所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)權(quán)利要求1至16中任一項所述的方法的步驟。

19.一種計算機可讀存儲介質(zhì),其上存儲有計算機程序,其特征在于,所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1至16中任一項所述的方法的步驟。

20.一種計算機程序產(chǎn)品,包括計算機程序,其特征在于,該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1至16中任一項所述的方法的步驟。


技術(shù)總結(jié)
本申請公開了一種業(yè)務(wù)處理的方法、相關(guān)裝置、設(shè)備以及存儲介質(zhì),具體涉及自然語言處理以及機器學(xué)習(xí)。本申請方法包括:獲取待測文本集合;采用文本編碼模型對待測文本集合中的每個待測文本進行編碼,得到K個待測文本向量;獲取異常文本集合;采用文本編碼模型對異常文本集合中的每個異常文本進行編碼,得到T個異常文本向量;根據(jù)K個待測文本向量以及T個異常文本向量,生成針對待檢測賬號的檢測結(jié)果。本申請使用基于對比學(xué)習(xí)生成的文本編碼模型可得到質(zhì)量更佳的編碼向量,從而有利于能夠提升文本檢測的準(zhǔn)確度,進而提升賬號檢測的準(zhǔn)確性和可靠性。

技術(shù)研發(fā)人員:曾培智,祁麟
受保護的技術(shù)使用者:騰訊科技(深圳)有限公司
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2025/5/19
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