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首先我们使用了一个基于规则和模型的混合困难度打分器，模型打分器采用类似交叉验证的方式，将模型在训练集中的 K-fold 验证集上的预测概率作为模型得分，规则打分器利用了一些常见特征，如对话长度、当前轮槽值个数、实体词个数等作为规则得分，两类得分结合在一起对整个训练集进行排序，并提前划分成10个bucket。在 baby step 的训练中，首先让模型在最简单的bucket 数据上训练，当模型训练在现阶段训练集上收敛时再依次加入新的bucket一起训练，直至最终所有数据都加入了累计训练集。最后模型在全集上进一步训练至收敛为止。
2022-05-12 16:56:48赞同 展开评论 打赏
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