[发明专利]学习来选择类别特征的词汇在审
| 申请号： | 202010450032.7 | 申请日： | 2020-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN111652378A | 公开（公告）日： | 2020-09-11 |
| 发明（设计）人： | 李聪;杰伊·亚当斯;马纳斯·约戈莱卡尔;普拉纳夫·柯海坦;国·V·勒;陈媚 | 申请（专利权）人： | 谷歌有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中原信达知识产权代理有限责任公司 11219 | 代理人： | 周亚荣;邓聪惠 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本公开涉及学习来选择类别特征的词汇。方法、系统和设备，包括在计算机存储介质上编码的计算机程序，以用于针对一个或多个类别特征中的每个类别特征确定在由机器学习模型对输入进行处理期间应该有效的所述类别特征的类别特征值的相应词汇。在一个方面中，一种方法包括：生成一个批次的输出序列，所述批次中的每个输出序列针对所述类别特征中的每个类别特征指定应该有效的所述类别特征的类别特征值的相应词汇；对于所述批次中的每个输出序列，在所述机器学习模型已经被训练成在仅由所述输出序列指定的每个类别特征的类别特征值的相应词汇有效的情况下执行机器学习任务之后确定所述机器学习模型在所述机器学习任务上的性能度量。 | ||
| 搜索关键词： | 学习 选择 类别 特征 词汇 | ||
【主权项】：
暂无信息
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