金融界2024年3月13日消息，据国家知识产权局公告，国泰君安证券股份有限公司申请一项名为“基于迁移学习实现大规模数据资产分类分级处理的方法、装置、处理器及其可读存储介质“，公开号CN117688446A，申请日期为2023年12月。
专利摘要显示，本发明涉及一种基于迁移学习实现大规模数据资产分类分级处理的方法，包括以下步骤：通过迁移学习对构建的小规模数据集进行训练；通过主动学习对模型进行迭代优化。本发明还涉及一种用于实现基于迁移学习的大规模数据资产分类分级处理的装置、处理器及可读存储介质。采用了本发明的基于迁移学习实现大规模数据资产分类分级处理的方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质，采用迁移学习策略实现了对于大规模自然语言处理模型BERT的微调，通过在BERT模型的顶层添加了用于分类分级任务的“分类层”以及使用构建好的打标数据集，训练出能够基于数据各维度信息的自动化深度学习模型，能够更加有效地用于新数据的定级打标，降低了丰富优化安全词库所需投入的人力成本。
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