基于对抗训练的RCT文献分类模型训练方法和系统

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基于对抗训练的RCT文献分类模型训练方法和系统
申请号:CN202510925964
申请日期:2025-07-07
公开号:CN120429646B
公开日期:2025-10-17
类型:发明专利
摘要
本发明提出了一种基于对抗训练的RCT文献分类模型训练方法和系统,该方法包括:获取带有标注的指定医学文献数据集;其中,所述标注包括RCT文献、非RCT文献以及分歧文献;所述分歧文献是指多个标注者对文献是否属于RCT文献的判断不同的文献;基于所述数据集中标注为分歧文献的文献构建对抗模型,并基于所述数据中标注为RCT文献和非RCT文献的文献训练所述对抗模型;运行所述对抗模型,生成样本库,并基于所述样本库训练二分类模型;其中,所述二分类模型是用于识别文献是否属于RCT文献的机器学习模型,所述样本库中RCT文献和非RCT文献的比例满足预设的样本平衡条件。本发明提高了文献分类精度。
技术关键词
语义理解模型 二分类模型 框架特征 模型训练方法 样本 语义解析技术 机器学习模型 自然语言文本 判别规则 分类边界 模型训练系统 分支 数据 处理器 可读存储介质 关键词 指标 医学 语句