发明专利已授权

一种基于半监督学习的标签抗噪文本分类方法

📄 申请号：CN202211714103.5 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-12-27

公开号

CN116521863B

公开日

2026-01-16

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_35

IPC 分类号

G06F16_35 , G06F18_214 , G06F18_241 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

半监督学习人工智能算法自然语言处理文本分类半监督学习

应用场景

舆情分析, 垃圾邮件过滤, 情感分析, 信息检索, 智能客服

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摘要

本发明公开一种基于半监督学习的标签抗噪文本分类方法，该方法首先通过任务自适应预训练预测出每个样本在每个类别上的概率，再使用置信学习方法来评估每个样本的标签质量，将所有训练数据划分为噪声样本和干净样本；对噪声样本进行处理，借助数据增强、集成学习等策略来预测噪声样本的伪标签，使用MixMatch方法来集成一致性正则化、熵最小化和传统正则化方法，结合半监督学习的主流范式思想和组件，将原始标签和伪标签结合起来重新标记噪声样本；最后结合噪声样本和干净样本，使用MixUp方法以线性插值的方式重新构建新的训练样本和标签并重新训练最终的文本分类模型。该方法极大地利用了噪声标签数据，将噪声样本的利用率最大化，提升了神经网络的鲁棒性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于MEC的NOMA窄带物联网的系统能耗最小化方法

当前第 / 件

耐高温D-阿洛酮糖3-差向异构酶、突变体及其应用

同领域国内专利 · IPC: (G06F16_35)

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