[发明专利]基于多模态预训练模型的主题标签分类方法与装置有效
| 申请号： | 202310134196.2 | 申请日： | 2023-02-20 |
| 公开（公告）号： | CN115937615B | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 尹俏;李飞阳;王霄坤;孟凡飞;薛娇;李大海 | 申请（专利权）人： | 智者四海（北京）技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/762;G06V10/80;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 王思楠 |
| 地址： | 100000 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种基于多模态预训练模型的主题标签分类方法与装置，所述方法包括：获取训练数据集，所述训练数据集为基于标签聚类和泛化程度排序得到的主题标签数据；基于所述训练数据集对初始多模态预训练模型进行训练，得到训练好的多模态预训练模型；将所述训练好的多模态预训练模型转化为ONNX模型，并将所述ONNX模型部署到目标应用程序，实现主题标签的分类。通过构建高准确率的训练数据集，并在文本侧进行序列化处理、并行化处理、FFN处理，以及提前进行图片侧的特征向量和文本侧的特征向量的融合，加快模型的训练速度和后续推理速度，提升模型效果；同时，通过ONNX模型实现不同框架下的多模态数据的主题标签分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多模态预 训练 模型 主题 标签 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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