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专利信息

基于DeBERTa模型的高鲁棒性文本内容审核方法【异议或纠错】

档案编号： CQ-232-0537-2606
档案文号：
专利权人： 申请人 
发布时间： 发布时间 
档案分类： 专利权 
分 类 号： 第G06F16/35;G06N3/0455;G06N3/088;G06N3/096类
授权状态： 已授权
档案内容： 本发明公开了基于DeBERTa模型的高鲁棒性文本内容审核方法,包含以下顺序的步骤：S1、收集、清洗并标注训练数据,对DeBERTa模型进行训练；所述训练数据包括正样本数据、负样本数据,且负样本数据所占比例大于正样本数据；S2、引入解耦注意力机制,且使用了增强掩码解码器,对DeBERTa模型进行微调；S3、微调后的DeBERTa模型,对输入的文本内容进行审核,输出文本内容的分类信息。本发明可以有效解决模型容易产生误判的问题,使得模型在保证准确率和泛化能力的同时具备高鲁棒性。面对不同场景下复杂的语境时,文本内容审核系统可以稳定、高效的应对。
附件下载：  (原始资料备查)

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