一种基于融合集成学习的学习方法、电子设备及存储介质

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一种基于融合集成学习的学习方法、电子设备及存储介质
申请号:CN202410707357
申请日期:2024-06-03
公开号:CN118821975A
公开日期:2024-10-22
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于融合集成学习的学习方法、电子设备及存储介质,涉及金融风控技术领域,本发明中基于融合集成学习的学习方法具体为基于大模型融合集成学习的半监督学习方法,用处理好的结构化数据训练集成树模型,并进行规则抽取和优化,将规则知识和知识图谱中的领域知识转换成语料,再结合内外部文本语料数据构建大模型训练语料库,从而对预训练好的大模型进行微调训练,用知识图谱和逻辑规则增强大模型推理能力,采用大模型和集成树模型对无标签数据样本生成伪标签,进而更新训练数据集,迭代更新集成树模型、规则库、语料库、大模型及知识图谱,最终达到提高人工智能模型预测精度和可解释性的目的。
技术关键词
集成树模型 训练语料库 图谱 大语言模型 无标签样本 人工智能模型预测 数据 半监督学习算法 智能评价模型 自然语言 金融风控技术 监督学习方法 逻辑 随机梯度下降 电子设备 可读存储介质 机器学习模型
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