申请/专利权人：广西师范大学

申请日：2023-05-17

公开（公告）日：2023-08-11

公开（公告）号：CN116578672A

主分类号：G06F16/33

分类号：G06F16/33;G06F16/332;G06F18/25;G06N3/04;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.08.29#实质审查的生效;2023.08.11#公开

摘要：本发明公开了一种基于ERNIE‑GEN神经网络的阅读理解优化模型，涉及人工智能中的自然语言识别处理领域。首先，在ERNIE‑GEN神经网络模型的预训练阶段，将原始ERNIE‑GEN神经网络单一的左序预训练模式，扩展为多语序预训练模式，迫使ERNIE‑GEN神经网络编码器适应多种输入语序，达到增强编码器适应能力的目的，同时可有效缓解ERNIE‑GEN神经网络在阅读理解任务中的暴露偏差问题；其次，在阅读理解任务微调阶段，使用门控机制，将通过ERNIE‑GEN神经网络模型生成的上下文解码状态与问题解码状态进行融合，达到突出关键语义的目的，以更有效的方式解决阅读理解问题。

主权项：1.一种基于ERNIE-GEN神经网络的阅读理解优化模型，其特征在于：首先，在ERNIE-GEN神经网络模型的预训练阶段，将原始ERNIE-GEN神经网络单一的左序预训练模式，扩展为多语序预训练模式，迫使ERNIE-GEN神经网络编码器适应多种输入语序，达到增强编码器适应能力的目的；其次，在阅读理解任务微调阶段，通过门控机制，将上下文解码状态与问题解码状态进行融合，达到突出关键语义的目的；所述ERNIE-GEN神经网络是指百度公司Xiao等人提出的一种用于自然语言生成的增强的多流预训练和微调框架。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广西师范大学 一种基于ERNIE-GEN神经网络的阅读理解优化模型

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