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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11-20 订阅

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详细简洁

排序：

语言模型的训练方法、文本分类方法、装置、设备及介质

语言模型的训练方法、文本分类方法、装置、设备及介质

引用

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

本申请公开了一种语言模型的训练方法、文本分类方法、装置、设备及介质，属于文本处理技术领域。方法包括：获取多个第一文本；对于任一个第一文本，根据第一网络模型获取任一个第一文本中各个字符的出现概率；基于多个第一文本中各个... 详细信息

标准号: CN116166794A

本申请公开了一种语言模型的训练方法、文本分类方法、装置、设备及介质，属于文本处理技术领域。方法包括：获取多个第一文本；对于任一个第一文本，根据第一网络模型获取任一个第一文本中各个字符的出现概率；基于多个第一文本中各个字符的出现概率，对第一网络模型进行调整，得到第一语言模型，第一语言模型包括第一特征提取模型；根据第一特征提取模型获取任一个第一文本的语义特征；基于多个第一文本的语义特征，对第一特征提取模型进行调整，得到第二特征提取模型；基于第二特征提取模型，确定目标语言模型。本申请降低模型对训练数据的依赖，减少了训练数据的获取时间，提高了模型的训练速度和文本分类的效率。

关键词：特征提取模型文本语言模型网络模型文本分类训练数据语义特征目标语言模型文本处理概率申请

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语言模型训练方法、装置、电子设备和存储介质

语言模型训练方法、装置、电子设备和存储介质

引用

作者：张云燕王慧敏吴贤 518057 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层

本申请实施例公开一种语言模型训练方法、装置、电子设备和存储介质，包括：获取组合语言模型的初始化参数和训练数据；基于初始化参数，确定每一句法适配网络的当前权重参数；根据当前权重参数，在句法选择网络筛选句法适配网络，得到... 详细信息

标准号: CN117034018A

本申请实施例公开一种语言模型训练方法、装置、电子设备和存储介质，包括：获取组合语言模型的初始化参数和训练数据；基于初始化参数，确定每一句法适配网络的当前权重参数；根据当前权重参数，在句法选择网络筛选句法适配网络，得到每一句法选择网络对应的初始句法适配网络；基于训练数据，对初始句法适配网络和预训练语言模型进行参数迭代更新，得到收敛后的组合语言模型；在收敛后的组合语言模型中确定出训练后的预训练语言模型和每一句法选择网络对应的目标句法适配网络，训练后的预训练语言模型为训练完成语言模型；基于训练完成语言模型和多个目标句法适配网络，得到目标语言模型。与现有技术相比，本申请提高了语言模型的稳定性及性能。

关键词：语言模型句法适配网络句法选择组合语言初始化参数权重参数训练数据收敛参数迭代更新目标语言模型语言模型训练存储介质电子设备多个目标网络筛选申请

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语言模型训练方法

语言模型训练方法

引用

作者：夏金鹏欧霖张跃伟 310023 浙江省杭州市余杭区五常街道文一西路969号3幢5层553室

本说明书实施例提供语言模型训练方法，其中所述语言模型训练方法包括：利用图文对数据集训练初始图文语义对齐模型，获得目标图文语义对齐模型；针对所述目标图文语义对齐模型添加特征转换单元和文本生成单元，根据添加结果生成待训练... 详细信息

标准号: CN117313740A

本说明书实施例提供语言模型训练方法，其中所述语言模型训练方法包括：利用图文对数据集训练初始图文语义对齐模型，获得目标图文语义对齐模型；针对所述目标图文语义对齐模型添加特征转换单元和文本生成单元，根据添加结果生成待训练语言模型；利用所述图文对数据集训练所述待训练语言模型，获得目标语言模型，其中，所述目标语言模型用于针对输入图像生成描述文本；基于预设的行业模型训练任务对所述目标语言模型进行优化，直至获得满足训练停止条件的行业语言模型。

关键词：图文目标语言模型语义语言模型对齐语言模型训练数据集结果生成描述文本模型添加模型训练输入图像特征转换停止条件文本生成预设优化

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语言模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质

语言模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质

引用

作者：王雅晴窦德景 100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦三层

本公开提供了一种语言模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、自然语言处理技术领域。具体实现方案为：获取第一模板文本，第一模板文本为自然语言构成的文本；获取第一训练样本组，并基... 详细信息

标准号: CN114841274B

本公开提供了一种语言模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、自然语言处理技术领域。具体实现方案为：获取第一模板文本，第一模板文本为自然语言构成的文本；获取第一训练样本组，并基于第一训练样本组生成第二模板文本，第二模板文本为非自然语言构成的文本；基于第一模板文本、第二模板文本和第一训练样本组，生成第二训练样本组；基于第二训练样本组对预训练语言模型进行训练，得到训练后的目标语言模型。由此，可综合考虑第一模板文本、第二模板文本和第一训练样本组生成预训练语言模型的第二训练样本组，适用于第一训练样本组不足的应用场景，有助于提升预训练语言模型的训练性能。

关键词：训练样本文本语言模型组生成自然语言自然语言处理技术目标语言模型人工智能技术存储介质电子设备训练性能应用场景综合考虑非自然组对语言学习

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用于NLP任务的语言模型构建方法、装置、设备及介质

用于NLP任务的语言模型构建方法、装置、设备及介质

引用

作者：于凤英王健宗 518000 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼

本申请涉及人工智能技术领域，揭示了一种用于NLP任务的语言模型构建方法、装置、设备及介质，其中方法包括：获取目标领域的目标词向量生成模型的第一词典，目标词向量生成模型是基于Word2vec训练得到的模型；获取初始语言模型的第二... 详细信息

标准号: CN113204961A

本申请涉及人工智能技术领域，揭示了一种用于NLP任务的语言模型构建方法、装置、设备及介质，其中方法包括：获取目标领域的目标词向量生成模型的第一词典，目标词向量生成模型是基于Word2vec训练得到的模型；获取初始语言模型的第二词典，初始语言模型为采用不限领域的样本数据训练得到的Bert模型；根据第一词典和第二词典进行交集获取得到目标词典交集数据；采用最小二乘法对目标词典交集数据进行拟合无约束线性变换得到模拟矩阵向量；根据初始语言模型、目标词向量生成模型和模拟矩阵向量进行语言模型构建得到目标领域对应的目标语言模型。实现进行结构更改之后可以处理目标领域的NLP任务，减少了硬件代价，减少了需要花费的时间。

关键词：初始语言模型交集向量生成目标词语言模型构建目标语言模型人工智能技术模型和模拟最小二乘法处理目标获取目标结构更改矩阵向量模拟矩阵目标领域线性变换样本数据硬件代价无约束拟合向量申请

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一种语言模型的训练方法及装置

一种语言模型的训练方法及装置

引用

作者：徐琳王芳暴宇健 518054 广东省深圳市南山区粤海街道海珠社区滨海大道3369号有线信息传输大厦25F2504

本申请提供了一种语言模型的训练方法及装置。该方法包括：确定第一训练样本集合；将第一训练样本集合分别输入至一级语言模型、二级语言模型和三级语言模型，以确定相应的第一结果、第二结果和第三结果；根据第一结果、第二结果和第三... 详细信息

标准号: CN117539977A

本申请提供了一种语言模型的训练方法及装置。该方法包括：确定第一训练样本集合；将第一训练样本集合分别输入至一级语言模型、二级语言模型和三级语言模型，以确定相应的第一结果、第二结果和第三结果；根据第一结果、第二结果和第三结果确定损失函数；并利用损失函数对原始奖励模型训练以确定目标奖励模型；利用一级语言模型确定模拟样本集；利用模拟样本集和目标奖励模型，对二级语言模型进行训练以确定目标语言模型。本申请利用奖励模型加入奖励机制，将大语言模型的生成的数据作为正向反馈，充分利用大语言模型的生成文本准确的优势，基于大语言模型输出的数据集作为训练样本，实现将大语言模型的知识到小型文本生成模型的迁移。

关键词：语言模型奖励训练样本集合模拟样本损失函数目标语言模型结果确定模型训练生成模型小型文本训练样本数据集申请正向迁移文本反馈输出

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用于生成语言模型的方法、装置、电子设备和介质

用于生成语言模型的方法、装置、电子设备和介质

引用

作者：王嘉伟杨一航尤永健张雨辰 101299 北京市平谷区林荫北街13号信息大厦802室

本公开的实施例涉及用于生成语言模型的方法、装置、电子设备和介质。该方法包括获取源语言模型的源词元表和候选词元表，源词元表中的词元包括源语言的字符。该方法还包括针对候选词元表中的候选词元，确定候选词元是否包括目标语言的... 详细信息

标准号: CN117236467A

本公开的实施例涉及用于生成语言模型的方法、装置、电子设备和介质。该方法包括获取源语言模型的源词元表和候选词元表，源词元表中的词元包括源语言的字符。该方法还包括针对候选词元表中的候选词元，确定候选词元是否包括目标语言的字符。该方法还包括响应于确定候选词元不包括目标语言的字符，更新候选词元表。此外，该方法还包括基于源词元表和更新后的候选词元表，生成目标语言模型的目标词元表。本公开的实施例的方法能够提高目标语言模型针对目标语言的性能和处理能力，并且能够减少扩展词元表对处理源语言的能力的影响，使得目标语言模型能够保持源语言模型针对源语言的强大的处理能力。

关键词：候选词源语言目标语言模型目标语言源词电子设备更新候选语言模型目标词响应更新

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用于设备树聚类求解的语言模型的训练方法及其装置

用于设备树聚类求解的语言模型的训练方法及其装置

引用

作者：杨紫阳徐剑董智磊席盛代伊然杨康李辉杨震何战勇贾成薛松赵文举曾令龙吴春锐韦杰文薛丽彭鹏 650214 云南省昆明市世纪城中路1号

本申请提出了一种用于设备树聚类求解的语言模型的训练方法及其装置，涉及数据处理技术领域。该方法包括：获取多种类型设备的语料数据，并对任一类型设备的语料数据进行语言处理，生成第一语料数据集；根据第一语料数据集中的数据量进... 详细信息

标准号: CN117332132A

本申请提出了一种用于设备树聚类求解的语言模型的训练方法及其装置，涉及数据处理技术领域。该方法包括：获取多种类型设备的语料数据，并对任一类型设备的语料数据进行语言处理，生成第一语料数据集；根据第一语料数据集中的数据量进行不同次数的数据增强，生成第二语料数据集；将第二语料数据集部署在初始语言模型后，基于初始语言模型对预设设备树进行聚类求解，获取目标聚类结果；基于目标聚类结果对初始语言模型进行训练，直至完成训练，生成目标语言模型。本申请可以提高设备盘点和生成设备树的准确度和效率，避免人力资源的浪费。

关键词：语料初始语言模型数据集求解聚类目标语言模型数据处理技术获取目标聚类结果目标聚类人力资源设备盘点生成设备数据集中数据增强语言处理语言模型预设设备准确度设备树数据量申请部署

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一种语言模型的微调方法、装置、电子设备及介质

一种语言模型的微调方法、装置、电子设备及介质

引用

作者：胡嘉伟赵大平刘宁黄智勇孙前方赵辉陈效华周洪苗喜江蔡新宝 200072 上海市静安区寿阳路99弄9号卫宁健康大厦

本申请提供一种语言模型的微调方法、装置、电子设备及介质，涉及语言模型训练领域，该方法包括将医疗领域的数据按照场景进行分类，得到多种场景数据；按照数据类型对任一场景数据进行分类，得到场景数据对应的多种子类型数据；将包括... 详细信息

标准号: CN117973492A

本申请提供一种语言模型的微调方法、装置、电子设备及介质，涉及语言模型训练领域，该方法包括将医疗领域的数据按照场景进行分类，得到多种场景数据；按照数据类型对任一场景数据进行分类，得到场景数据对应的多种子类型数据；将包括多种子类型数据的各场景数据作为训练样本，并将训练样本对应的期望答案作为训练标签；基于训练样本和训练标签，对预先确定的预训练模型进行监督微调训练，得到训练好的目标语言模型。该方法能够通过模型预训练获得了广发的语言知识和理解，通过微调可以快速适应特定业务场景。在降低了数据准备的工作量和成本的同时提高了业务指令处理的准确率和响应速度，减少了误解和延迟，提升了整体业务效率。

关键词：场景数据训练样本微调种子类型标签目标语言模型语言模型训练电子设备数据类型数据准备训练模型业务场景业务效率业务指令医疗领域语言模型语言知识预先确定分类准确率工作量延迟场景答案响应期望申请监督

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基于难度学习的语言模型微调方法、系统、设备及介质

基于难度学习的语言模型微调方法、系统、设备及介质

引用

作者：黄思东黄加胜彭俊伟 510000 广东省广州市南沙区金岭南路412号自编二栋350-351房K166

本发明提出了一种基于难度学习的语言模型微调方法、系统、设备及介质，方法包括：根据电商业务领域更新基于编码器语言模型的预训练权重，采集电商业务领域的问答文本作为样本数据；基于样本数据构建监督学习的微调数据集作为语言模型... 详细信息

标准号: CN118132714A

本发明提出了一种基于难度学习的语言模型微调方法、系统、设备及介质，方法包括：根据电商业务领域更新基于编码器语言模型的预训练权重，采集电商业务领域的问答文本作为样本数据；基于样本数据构建监督学习的微调数据集作为语言模型的训练样本；构建样本难度评估体系加入训练样本中，基于样本难度评估体系的样本难度标签和难度评估函数对微调数据集进行样本难度分级；语言模型执行每轮微调任务前，根据样本难度分级对作为语言模型输入的所述微调数据集进行难度排序，每轮微调任务依次通过难度排序后的微调数据集进行训练直至语言模型收敛；构建语言模型的评估指标体系，基于评估指标体系计算语言模型性能，输出经微调后的目标语言模型。

关键词：语言模型微调样本数据集难度评估构建评估指标体系难度分级训练样本样本数据业务领域排序目标语言模型编码器权重收敛标签采集文本输出学习更新监督

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