申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

申请日：2020-02-26

公开（公告）日：2020-07-24

公开（公告）号：CN111444311A

主分类号：G06F16/33(20190101)

分类号：G06F16/33(20190101);G06F40/289(20200101);G06F40/30(20200101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101)

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2022.04.22#实质审查的生效;2020.07.24#公开

摘要：本申请揭示了一种语义理解模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质，其中方法包括从训练集中获取训练文本对应的总词序列；从总词序列中随机选取预设个数的连续词向量用掩码序列替代，得到输入词序列，并将预设个数的连续词向量作为测试输出词序列；将输入词序列输入至编码器‑注意力‑解码器模型中进行训练，得到预测输出词序列；根据预测输出词序列与测试输出词序列之间的差异，对编码器‑注意力‑解码器模型的模型参数进行调整以减小差异；返回将输入词序列输入至编码器‑注意力‑解码器模型中进行训练，得到预测输出词序列的步骤继续训练，直至满足预设训练停止条件则停止，得到语义理解模型。本申请提高了计算机对自然语言的理解准确度。

主权项：1.一种语义理解模型训练方法，其特征在于，包括：从训练集中，获取训练文本对应的总词序列，其中，所述总词序列内包括依序排列的多个词向量；从所述总词序列中，随机选取预设个数的连续词向量用掩码序列替代，得到输入词序列，并将所述预设个数的连续词向量作为测试输出词序列；将所述输入词序列输入至预设的编码器-注意力-解码器模型中进行训练，得到预测输出词序列，其中，所述预测输出词序列为所述编码器-注意力-解码器模型对所述输入词序列中的所述掩码序列的预测结果；根据所述预测输出词序列与所述测试输出词序列之间的差异，采用预设优化器对所述编码器-注意力-解码器模型的模型参数进行调整，以减小所述差异；返回所述将所述输入词序列输入至编码器-注意力-解码器模型中进行训练，得到预测输出词序列的步骤继续训练，直至满足预设训练停止条件，则停止训练，得到所述语义理解模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 语义理解模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD