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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

182 篇 专利

馆藏范围

182 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

16 篇 腾讯科技有限公司
9 篇 北京百度网讯科技...
8 篇 平安科技有限公司
7 篇 百度在线网络技术...
7 篇 中国工商银行股份...
5 篇 北京三快在线科技...
5 篇 北京声智科技有限...
4 篇 深圳追一科技有限...
4 篇 北京捷通华声科技...
4 篇 中国平安人寿保险...
4 篇 阿里巴巴集团控股...
3 篇 华为技术有限公司
3 篇 苏州元脑智能科技...
2 篇 北京达佳互联信息...
2 篇 中国农业银行股份...
2 篇 上海燧原科技有限...
2 篇 云知声智能科技股...
2 篇 南京硅基智能科技...
2 篇 广州虎牙科技有限...
2 篇 北京百悟科技有限...

作者

5 篇 陈孝良
5 篇 王健宗
4 篇 王雅晴
4 篇 李健
4 篇 武卫东
3 篇 王强
3 篇 赵旭东
3 篇 窦德景
2 篇 吴俊江
2 篇 宋勋超
2 篇 韩友
2 篇 金培根
2 篇 王惠东
2 篇 吴振宗
2 篇 张俊
2 篇 刘杰
2 篇 王晓龙
2 篇 马源
2 篇 潘学海
2 篇 郭同

语言

182 篇 中文

检索条件"主题词=目标语言模型"

共 182 条记录，以下是141-150 订阅

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详细简洁

排序：

构建语音识别模型和语音处理的方法和系统

构建语音识别模型和语音处理的方法和系统

引用

作者：殷实黄韬翟毅斌伍朝晖 518129 广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼

一种构建语音识别模型和语音处理的方法、系统、电子设备、计算机可读存储介质及程序产品。在构建语音识别模型的方法中，获取目标关键词(502)，并确定与目标关键词语义相关联的同义词组(504)。随后，利用日标关键词和同义词组来训练语... 详细信息

标准号: CN115668360A

一种构建语音识别模型和语音处理的方法、系统、电子设备、计算机可读存储介质及程序产品。在构建语音识别模型的方法中，获取目标关键词(502)，并确定与目标关键词语义相关联的同义词组(504)。随后，利用日标关键词和同义词组来训练语言模型，以获得目标语言模型(506)。根据目标语言模型生成第一解码图，其中第一解码图指示满足基于目标关键词和同义词组所确定的语法约束规则的多条解码路径(508)，并基于第一解码图，确定语音识别模型(510)。该方法能够构建具有关键词泛化识别能力的语音识别模型。还提供了构建基于音素序列来进行语音识别的语音识别模型的方法。

关键词：语音识别构建同义词组解码图目标语言模型目标关键词计算机可读存储介质语法约束规则程序产品电子设备获取目标解码路径音素序列语言模型语音处理语义关联

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短信文本分类方法及装置

短信文本分类方法及装置

引用

作者：施驰 100033 北京市西城区金融大街31号

本发明实施例提供了一种短信文本分类方法及装置。该方法中，按照预设的词汇表，对短信文本进行词元化处理，获得短信文本对应的词元数据；词元数据包括：短信文本中的字符在词汇表中对应的行数编号，词元数据的开头还拼接有与短信文本... 详细信息

标准号: CN118277560A

本发明实施例提供了一种短信文本分类方法及装置。该方法中，按照预设的词汇表，对短信文本进行词元化处理，获得短信文本对应的词元数据；词元数据包括：短信文本中的字符在词汇表中对应的行数编号，词元数据的开头还拼接有与短信文本的标注类别对应的第一标识符；基于预训练的语言模型获得输出向量矩阵；提取输出向量矩阵中与第一标识符对应的类别向量，并根据类别向量获得短信文本的类别对应的预测结果；根据短信文本的类别对应的预测结果和短信文本对应的标注类别，训练语言模型，获得目标语言模型；本发明解决了相关技术中通过人工设置过滤规则导致的垃圾短信识别效率低下，难以对复杂多变的垃圾短信进行精确识别的问题。

关键词：短信文本元数据标识符矩阵类别向量输出向量语言模型预测结果词汇表标注垃圾短信识别目标语言模型过滤规则垃圾短信行数预设拼接分类

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一种文本处理方法、装置和计算机可读存储介质

一种文本处理方法、装置和计算机可读存储介质

引用

作者：赵瑞辉朱子宁 518057 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层

本申请实施例公开了一种文本处理方法、装置和计算机可读存储介质，其中，本申请实施例可以基于预设初始模型确定预测正确的第一文本片段和预测错误的第二文本片段，预设初始模型包括上半分支网络和下半分支网络；分别遮盖当前训练文本... 详细信息

标准号: CN110472242B

本申请实施例公开了一种文本处理方法、装置和计算机可读存储介质，其中，本申请实施例可以基于预设初始模型确定预测正确的第一文本片段和预测错误的第二文本片段，预设初始模型包括上半分支网络和下半分支网络；分别遮盖当前训练文本中的第一文本片段和第二文本片段，得到第一输入文本和第二输入文本；基于上半分支网络对第一输入文本进行特征提取，得到第一特征信息；根据第一特征信息、第二输入文本和下半分支网络，对各位置的文本片段进行预测，得到预测文本；基于预测文本与当前训练文本进行收敛，得到目标语言模型；基于目标语言模型和待处理文本进行文本片段预测，得到目标文本。本发明实施例可以提高文本处理速度。

关键词：文本片段输入文本预测目标语言模型初始模型特征信息文本处理训练文本文本预设网络计算机可读存储介质目标文本特征提取申请遮盖收敛

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翻译方法、装置、计算机设备及其存储介质

翻译方法、装置、计算机设备及其存储介质

引用

作者：冯歆然刘华杰王雅欣张宏韬 100140 北京市西城区复兴门内大街55号

本申请涉及一种翻译方法、装置、计算机设备及其存储介质。涉及人工智能技术领域，方法包括：获取待翻译内容；将待翻译内容输入至目标语言模型，得到目标语言模型生成的与待翻译内容对应的翻译结果，其中，目标语言模型是基于目标翻译... 详细信息

标准号: CN116187353A

本申请涉及一种翻译方法、装置、计算机设备及其存储介质。涉及人工智能技术领域，方法包括：获取待翻译内容；将待翻译内容输入至目标语言模型，得到目标语言模型生成的与待翻译内容对应的翻译结果，其中，目标语言模型是基于目标翻译任务确定的语法训练样本和语种训练样本训练得到。本申请使得目标翻译模型能够顺利完成目标翻译任务，保证了目标翻译任务的翻译准确性。

关键词：目标翻译目标语言模型翻译人工智能技术计算机设备存储介质翻译结果任务确定训练样本语法训练申请语种样本保证

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视频标注模型的训练方法、装置、设备及存储介质

视频标注模型的训练方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：陈孝良 100094 北京市海淀区北清路81号院一区1号楼6层601

本申请公开了一种视频标注模型的训练方法、装置、设备及存储介质，属于计算机视觉技术领域。该方法包括：获取多个标签集合；其中，一个标签集合中包括一种对视频内容进行描述的类别标签；基于图模块中的图生成模型，将多个标签集合转... 详细信息

标准号: CN115861874A

本申请公开了一种视频标注模型的训练方法、装置、设备及存储介质，属于计算机视觉技术领域。该方法包括：获取多个标签集合；其中，一个标签集合中包括一种对视频内容进行描述的类别标签；基于图模块中的图生成模型，将多个标签集合转化为多视图；其中，多视图以类别标签作为节点，用于从不同角度描述类别标签之间的关系；基于图模块中的图卷积层和图池化层，对多视图的图结构进行优化，得到预测图；基于目标语言模型获取多个标签集合的参考图；基于预测图和参考图，训练视频标注模型；其中，视频标注模型包括图模块和目标语言模型。本申请基于训练好的的视频标注模型能够实现对视频进行高级语义标注。

关键词：标签集合类别标签视频标注目标语言模型标注计算机视觉技术对视频内容存储介质高级语义训练视频图结构图生成预测池化积层申请视频转化优化

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一种文档问答方法及装置、电子设备、存储介质

一种文档问答方法及装置、电子设备、存储介质

引用

作者：王展于皓张杰罗华刚 101113 北京市通州区张家湾镇光华路5号二层228室

本公开提供了一种文档问答方法及装置、电子设备、存储介质，该方法包括：接收目标提问者发送的第一问题信息；基于目标语言模型，生成所述第一问题信息对应的目标提示信息；所述目标语言模型包括大型语言模型；所述目标提示信息至少包... 详细信息

标准号: CN118170887A

本公开提供了一种文档问答方法及装置、电子设备、存储介质，该方法包括：接收目标提问者发送的第一问题信息；基于目标语言模型，生成所述第一问题信息对应的目标提示信息；所述目标语言模型包括大型语言模型；所述目标提示信息至少包括与所述第一问题信息相关的目标文档信息；获取所述目标语言模型针对所述目标提示信息的目标回答信息。本公开实施例中的文档问答方法，使用大型语言模型来对目标提示信息进行增强，从而充分利用大型语言模型的文字处理能力来提高文档问答的回答质量。

关键词：提示信息目标语言模型问题信息语言模型文档目标文档信息存储介质电子设备回答信息接收目标文字处理发送提问

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模型训练方法、装置及设备

模型训练方法、装置及设备

引用

作者：徐冲睿林廷懋 100033 北京市西城区金融大街25号

本申请实施例提供一种模型训练方法、装置及设备，可用于自然语言处理技术领域。该方法包括：获取多个样本数据，所述样本数据中包括样本事件文本和所述样本事件文本对应的样本事件类型；根据所述多个样本数据，确定初始提示信息；通过... 详细信息

标准号: CN116467603A

本申请实施例提供一种模型训练方法、装置及设备，可用于自然语言处理技术领域。该方法包括：获取多个样本数据，所述样本数据中包括样本事件文本和所述样本事件文本对应的样本事件类型；根据所述多个样本数据，确定初始提示信息；通过预训练语言模型对所述初始提示信息和所述多个样本数据进行处理，得到目标提示信息；根据所述预训练语言模型和所述目标提示信息，生成目标语言模型，所述目标语言模型用于输出待预测事件文本的分类信息，所述分类信息包括所述目标提示信息和所述待预测事件文本的事件类型。通过上述方法，提高了语言模型的训练效率。

关键词：提示信息样本数据语言模型样本目标语言模型分类信息事件类型事件文本预测事件自然语言处理技术文本装置及设备模型训练训练效率可用输出申请

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模型处理方法、装置、设备及存储介质

模型处理方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：陈春全 518057 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层

本申请公开一种模型处理方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取目标训练样本，目标训练样本包括：样本文本、样本文本的标注类别标签及类别判别依据；获取任务描述指令，任务描述指令指示：根据多个类别标签对输入文本进行类别审... 详细信息

标准号: CN116861258B

本申请公开一种模型处理方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取目标训练样本，目标训练样本包括：样本文本、样本文本的标注类别标签及类别判别依据；获取任务描述指令，任务描述指令指示：根据多个类别标签对输入文本进行类别审核，并生成输入文本的类别标签和类别判别依据；基于任务描述指令和目标训练样本，构建训练指令文本；基于训练指令文本对目标语言模型进行模型训练，并将训练后的目标语言模型作为文本审核模型，以通过该文本审核模型自动化地对任一文本进行类别审核，并输出相应的类别标签及类别判别依据，这样可使得文本审核具有可解释性，从而提升文本审核结果的可信度。

关键词：文本类别标签类别判别任务描述审核目标训练样本目标语言模型输入文本样本文本指令文本指令存储介质多个类别获取目标模型处理模型训练审核结果训练样本指令指示可信度解释性构建标注标签自动化输出申请

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一种用于蒙古语对话模型联合建模方法、系统及设备

一种用于蒙古语对话模型联合建模方法、系统及设备

引用

作者：谢秀兰香莲赵志燕龙梅 010051 内蒙古自治区呼和浩特市爱民街49号内蒙古工业大学

本发明公开了一种用于蒙古语对话模型联合建模方法，应用于语音对话技术领域，具体步骤包括如下：建立词典库、语法规则库、对话场景分类模型、和目标语言模型；获取蒙古话原始语句，蒙古话原始语句为文本形式；蒙古话原始语句根据词典... 详细信息

标准号: CN113515952B

本发明公开了一种用于蒙古语对话模型联合建模方法，应用于语音对话技术领域，具体步骤包括如下：建立词典库、语法规则库、对话场景分类模型、和目标语言模型；获取蒙古话原始语句，蒙古话原始语句为文本形式；蒙古话原始语句根据词典库和语法规则库进行语句划分，将蒙古话原始语句划分为单词或短语；将单词或短语输入对话场景分类模型中，确定对话场景；根据单词或短语在对话场景中出现的次数确定单词或短语的内容，并输入目标语言模型内根据目标语言的语法规则输出文本。本发明能够保证对于文本形式或语音形式的原始语句的语义识别更加准确；进而语音文本互转模型能够实现语音形式与文本形式的相互转换，大大便利了两种不同语言进行对话通信。

关键词：语句短语单词文本形式语法规则库场景分类语音形式词典库对话目标语言模型场景对话模型对话通信目标语言输出文本输入目标语法规则语言模型语义识别语音对话语音文本蒙古语建模转换便利语言应用保证联合

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模型预训练方法、装置、存储介质及电子设备

模型预训练方法、装置、存储介质及电子设备

引用

作者：姜博健杨青 100085 北京市海淀区西北旺东路10号院西区4号楼度小满金融总部

本发明提供一种模型预训练方法、装置、存储介质及电子设备，其中，该方法包括：通过压缩处理以得到各个训练数据中各路数据下的压缩数据源；分别对各个训练数据中各路数据下的压缩数据源进行掩码，以及对各个训练数据中相应路数据下的... 详细信息

标准号: CN118132672A

本发明提供一种模型预训练方法、装置、存储介质及电子设备，其中，该方法包括：通过压缩处理以得到各个训练数据中各路数据下的压缩数据源；分别对各个训练数据中各路数据下的压缩数据源进行掩码，以及对各个训练数据中相应路数据下的掩码数据源进行编码，得到各个训练数据中各路数据下的编码数据源；基于各个训练数据中各路数据下的编码数据源和各个训练数据中各路数据下的压缩数据源，分别计算各路数据下的模型损失值，并分别按照各路数据下的模型损失值，优化相应路数据对应的初始语言模型中的模型参数，得到各路数据对应的中间语言模型，以确定各路数据对应的目标语言模型。本发明实施例可便捷地进行模型预训练，以提高模型预训练效率。

关键词：训练数据数据对应数据源编码数据源压缩初始语言模型目标语言模型存储介质电子设备模型参数训练效率压缩处理掩码数据中间语言掩码优化

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