摘要
本发明公开了一种基于知识融合的多未知领域文本分类方法、设备、介质,包括:基于预先训练好的n个教师模型构建2n‑1个教师模型组合;对每一个仅包含一个教师模型的教师模型组合进行第一采样,得到训练好的学生模型及其分类准确率,将教师模型组合‑分类准确率数据对作为初始的观测信息;基于当前的观测信息选择教师模型组合;若被选择的教师模型组合为已被采样的教师模型组合,则将观测信息中最大分类准确率对应的学生模型作为文本分类模型;若被选择的教师模型组合为没有被采样且包含两个及以上教师模型时,对该教师模型组合进行第二采样,得到训练好的学生模型及其分类准确率,更新观测信息;通过文本分类模型确定待分类文本的分类结果。
技术关键词
教师
文本分类方法
分类准确率
黑盒函数
学生
文本分类模型
标签
样本
处理器
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数据
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学生
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教师
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