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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31-40 订阅

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详细简洁

排序：

语言模型训练方法、装置和计算机设备

语言模型训练方法、装置和计算机设备

引用

作者：谭翊章缪畅宇 518000 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层

本申请涉及一种语言模型训练方法、装置和计算机设备，所述方法包括：获取待处理文本及对应的标签词；将待处理文本输入至语言模型中进行处理，得到第一待选词对应的第一概率以及第二待选词对应的第二概率，其中，第一待选词为预设词表... 详细信息

标准号: CN110347799B

本申请涉及一种语言模型训练方法、装置和计算机设备，所述方法包括：获取待处理文本及对应的标签词；将待处理文本输入至语言模型中进行处理，得到第一待选词对应的第一概率以及第二待选词对应的第二概率，其中，第一待选词为预设词表中的词，第二待选词为待处理文本中的词；根据第一概率和第二概率处理得到目标词；根据目标词与标签词的差异，调整语言模型的参数，直至满足训练停止条件，得到训练完成的目标语言模型。本申请提供的方案可以提高语言模型预测的准确性。

关键词：语言模型文本标签词目标词概率词表目标语言模型语言模型训练计算机设备概率处理停止条件预设申请预测

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一种多种语言模型的文本转换方法及装置

一种多种语言模型的文本转换方法及装置

引用

作者：刘纯一王鹏薛艳云柳俊宏李奘 100193 北京市海淀区东北旺西路8号院34号楼

本发明提供了一种多种语言模型的文本转换方法及装置，该方法包括：获取待转换文本和目标语言模型标识；根据目标语言模型标识从多种语言模型信息库中获取对应的目标配置文件、目标编码规则和目标语言模型参数；利用目标编码规则对待转... 详细信息

标准号: CN111611769A

本发明提供了一种多种语言模型的文本转换方法及装置，该方法包括：获取待转换文本和目标语言模型标识；根据目标语言模型标识从多种语言模型信息库中获取对应的目标配置文件、目标编码规则和目标语言模型参数；利用目标编码规则对待转换文本进行编码获得编码序列；基于目标配置文件和目标语言模型参数构建目标语言模型，并利用目标语言模型对编码序列进行计算转换获得数字向量。装置用于执行上述方法。本发明实施例通过将多种语言模块进行预训练，并整合在一起形成多种语言模型信息库，用户可以通过从多种语言模型信息库中获取所需的语言模型参数，不需要根据语言模型的不同进行不同的配置，在需要切换所需的语言模型时，降低了切换的成本。

关键词：目标语言模型语言模型信息库目标配置文件编码序列目标编码转换文本语言模型参数参数构建数字向量文本转换语言模块整合配置

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一种基于语言模型的数据处理方法、装置、设备及介质

一种基于语言模型的数据处理方法、装置、设备及介质

引用

作者：郑伟王国栋王强吴海胖 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

本申请公开了计算机技术领域内的一种基于语言模型的数据处理方法、装置、设备及介质。本申请针对目标角色名称，能够生成目标角色名称对应的描述提示词来提示模型进行角色扮演；针对目标角色名称的目标问句，能够选择与目标问句的相关... 详细信息

标准号: CN118093854A

本申请公开了计算机技术领域内的一种基于语言模型的数据处理方法、装置、设备及介质。本申请针对目标角色名称，能够生成目标角色名称对应的描述提示词来提示模型进行角色扮演；针对目标角色名称的目标问句，能够选择与目标问句的相关的前K个语料来提高模型对角色的认识能力；之后将拼接各语料与描述提示词得到的输入提示信息和目标问句输入目标语言模型，以使目标语言模型输出目标问句的问答结果，能够方便模型学习角色的语言风格，以防模型由于“幻觉”问题答非所问，提升了模型的角色扮演能力。

关键词：目标角色角色扮演语言模型提示计算机技术领域目标语言模型输入提示信息模型学习输出目标输入目标语言风格数据处理角色语料拼接幻觉申请

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用于金融服务的语言模型微调方法、装置、设备及介质

用于金融服务的语言模型微调方法、装置、设备及介质

引用

作者：陆凯 518000 广东省深圳市福田区福田街道益田路5033号平安金融中心14、15、16、37、41、44、45、46、54、58、59层

本发明涉及金融领域，尤其涉及一种用于金融服务的语言模型微调方法、装置、设备及介质，该方法获取历史时间段内金融服务对应的N个历史问答数据的问题文本，对所有问题文本进行文本筛选，得到目标业务下的目标问题文本；对目标问题文... 详细信息

标准号: CN117421405A

本发明涉及金融领域，尤其涉及一种用于金融服务的语言模型微调方法、装置、设备及介质，该方法获取历史时间段内金融服务对应的N个历史问答数据的问题文本，对所有问题文本进行文本筛选，得到目标业务下的目标问题文本；对目标问题文本进行分词处理，对应得到分词处理结果，对分词处理结果进行分词筛选得到目标分词；获取携带有标注信息的问题文本样本，使用目标分词和携带有标注信息的问题文本样本对预训练语言模型进行微调，得到符合目标业务的目标语言模型，从历史问答数据中筛选与目标业务相关的新分词，并利用新分词对于训练语言模型进行微调，提高了面对金融服务下的目标业务的性能。

关键词：分词目标业务问题文本分词处理金融服务语言模型微调标注信息目标问题问答数据样本文本筛选目标语言模型历史时间段金融领域文本筛选携带

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大规模语言模型的开放域问答实现方法、装置及设备

大规模语言模型的开放域问答实现方法、装置及设备

引用

作者：吴志华孙瑞鑫 214000 江苏省无锡市建筑西路581号19楼整层、20楼整层

本发明涉及深度学习技术领域，公开了一种大规模语言模型的开放域问答实现方法、装置及设备。该方法包括：获取多个切分算子，各切分算子对应的多个切分策略，以及各切分策略对应的通信算子；根据各切分算子、各切分算子对应的多个切分... 详细信息

标准号: CN116662509A

本发明涉及深度学习技术领域，公开了一种大规模语言模型的开放域问答实现方法、装置及设备。该方法包括：获取多个切分算子，各切分算子对应的多个切分策略，以及各切分策略对应的通信算子；根据各切分算子、各切分算子对应的多个切分策略和各切分策略对应的通信算子，获取多个候选并行策略；通过预设策略搜索算法在多个候选并行策略中获取目标并行策略；根据目标并行策略进行大规模语言模型的分布式并行训练，以获取训练完成的目标语言模型，并采用目标语言模型实现开放域问答。本实施例的技术方案，通过自动生成候选并行策略和选择最优的并行策略，可以提升大规模语言模型的训练效率，可以提升智能问答的实现效率。

关键词：并行策略算子语言模型目标语言模型开放域装置及设备并行训练获取目标搜索算法训练效率预设策略自动生成通信智能学习

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基于知识蒸馏的语言模型训练方法、文本分类方法及设备

基于知识蒸馏的语言模型训练方法、文本分类方法及设备

引用

作者：吴俊江王晓龙李文昊马源 410000 湖南省长沙市岳麓区学士街道学士路336号慧谷科技产业园B1栋205号

本发明公开了一种基于知识蒸馏的语言模型训练方法、文本分类方法及设备，包括：获取样本数据集，采用初始语言模型对样本数据集进行文本编码，得到句向量XE；基于句向量XE构建每个batch样本的软标签；构建损失函数，损失函数包含分类... 详细信息

标准号: CN117725960A

本发明公开了一种基于知识蒸馏的语言模型训练方法、文本分类方法及设备，包括：获取样本数据集，采用初始语言模型对样本数据集进行文本编码，得到句向量XE；基于句向量XE构建每个batch样本的软标签；构建损失函数，损失函数包含分类损失和差异损失；采用损失函数和样本数据集对初始语言模型进行训练，得到目标语言模型，使得该语言模型针对标准不完全的样本具有良好的识别效果，提升识别和分类的精准性。

关键词：损失函数样本数据初始语言模型构建向量样本目标语言模型语言模型训练识别和分类文本编码文本分类语言模型蒸馏软标签分类

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语言模型预训练、产品搜索方法、装置以及计算机设备

语言模型预训练、产品搜索方法、装置以及计算机设备

引用

作者：刘克松蒋建慧吕非非 310023 浙江省杭州市余杭区五常街道文一西路969号6幢2层213室

本说明书实施方式提供一种语言模型预训练、产品搜索方法、装置以及计算机设备。通过提供包括非结构化的文本数据集和结构化的产品数据集的语料集，利用文本数据集训练所述辅助转化器和所述主转化器执行RTD预训练任务，利用产品数据集... 详细信息

标准号: CN114723073B

本说明书实施方式提供一种语言模型预训练、产品搜索方法、装置以及计算机设备。通过提供包括非结构化的文本数据集和结构化的产品数据集的语料集，利用文本数据集训练所述辅助转化器和所述主转化器执行RTD预训练任务，利用产品数据集训练所述主转化器执行PAP预训练任务。在达到模型训练的停止条件时，将主转换器作为目标语言模型，通过引入新的PAP预训练任务，不仅实现将产品知识注入到目标语言模型中，不再需要费力构建相应的产品知识图谱，而且提升目标语言模型在下游任务中的表现能力。

关键词：目标语言模型转化器产品数据产品知识文本数据计算机设备产品搜索非结构化模型训练停止条件语言模型主转换器结构化构建语料图谱费力引入表现

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一种语言模型的扩容方法、电子设备和存储介质

一种语言模型的扩容方法、电子设备和存储介质

引用

作者：徐睿峰张晗梁斌李建新石国忠胡斐然江万国 518000 广东省深圳市福田区福田街道福华一路111号

本申请公开了一种语言模型的扩容方法。该方法中通过获取源语言模型,所述源语言模型包括多个层，利用预设分层迁移策略，对所述源语言模型的多个层进行迁移，以得到目标语言模型，其中，所述目标语言模型的尺寸大于所述源语言模型的尺... 详细信息

标准号: CN117634477A

本申请公开了一种语言模型的扩容方法。该方法中通过获取源语言模型,所述源语言模型包括多个层，利用预设分层迁移策略，对所述源语言模型的多个层进行迁移，以得到目标语言模型，其中，所述目标语言模型的尺寸大于所述源语言模型的尺寸，从而实现从所述源语言模型等效扩容到所述目标语言模型。本申请还公开了电子设备和存储介质。本申请通过预设分层迁移策略完成对源语言模型的多个层进行迁移，使得所得到的目标语言模型的尺寸大于源语言模型的尺寸，从而实现低成本且快速地将源语言模型等效扩容到目标语言模型。

关键词：源语言目标语言模型扩容模型等效迁移策略分层预设申请迁移存储介质电子设备语言模型低成本

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一种语言模型训练方法、装置、设备和存储介质

一种语言模型训练方法、装置、设备和存储介质

引用

作者：王鹏远庞竟成陈雄辉俞扬 210000 江苏省南京市江宁区麒麟科技创新园天骄路100号江苏南京侨梦苑A栋703室

本发明实施例公开了一种语言模型训练方法、装置、设备和存储介质，其中，方法包括：将预设无标签问题样本输入至初始语言模型中的答案生成子模型中，得到模型输出答案；基于所述初始语言模型中的答案评价子模型和所述预设无标签问题样... 详细信息

标准号: CN116663679A

本发明实施例公开了一种语言模型训练方法、装置、设备和存储介质，其中，方法包括：将预设无标签问题样本输入至初始语言模型中的答案生成子模型中，得到模型输出答案；基于所述初始语言模型中的答案评价子模型和所述预设无标签问题样本的语言问题类型对所述模型输出答案进行评估，得到答案评估结果；基于所述答案评估结果对所述答案生成子模型进行更新，得到目标语言模型。本发明实施例的技术方案解决了现有无监督语言模型训练方法训练出的语言模型适用场景单一的问题，可以使训练后的语言模型在各种语言类型问题中也能有良好的适用性，丰富语言模型的适用场景，提高语言模型的通用性。

关键词：语言模型子模型初始语言模型语言模型训练答案评估答案生成适用场景答案预设标签目标语言模型存储介质方案解决样本输入语言类型语言问题输出无监督样本评估更新

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一种基于适配器的语言模型知识注入方法和系统

一种基于适配器的语言模型知识注入方法和系统

引用

作者：叶茂赵洲张伟王海涛孙翔陆诚韩嘉佳杨涛张彩 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

本发明公开了一种基于适配器的语言模型知识注入方法和系统，所述的语言模型为基于Transformer架构的语言模型，属于语言模型参数高效优化和知识注入领域。包括：获取待注入知识的文本数据，对文本数据分词并映射为词表中相应的标识，... 详细信息

标准号: CN117077667A

本发明公开了一种基于适配器的语言模型知识注入方法和系统，所述的语言模型为基于Transformer架构的语言模型，属于语言模型参数高效优化和知识注入领域。包括：获取待注入知识的文本数据，对文本数据分词并映射为词表中相应的标识，切割为子序列；在目标语言模型的至少一个Transformer层之前插入带门控机制的适配器模块；将子序列作为训练样本输入含适配器模块的目标语言模型中，根据输出的最终隐藏层表示预测子序列标识，更新全部适配器模块的参数；将训练后的含适配器模块的目标语言模型作为知识注入后的结果。本发明可实现在各种参数量规模的语言模型中注入特定领域的知识，提升语言模型在下游任务中的性能。

关键词：语言模型适配器模块目标语言模型文本数据子序列词表语言模型参数高效优化序列标识训练样本适配器隐藏层预测子分词门控映射切割架构输出更新

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