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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41-50 订阅

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详细简洁

排序：

基于预训练语言模型的数据处理方法以及相关设备

基于预训练语言模型的数据处理方法以及相关设备

引用

作者：黄海龙 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

本申请提供了一种基于预训练语言模型的数据处理方法、系统、电子设备及介质，涉及人工智能技术领域以及数字医疗领域，方法包括获取预训练语言模型和多组关联训练数据，对多组关联训练数据中的第一训练语句、第二训练语句和原始关联标... 详细信息

标准号: CN117555990A

本申请提供了一种基于预训练语言模型的数据处理方法、系统、电子设备及介质，涉及人工智能技术领域以及数字医疗领域，方法包括获取预训练语言模型和多组关联训练数据，对多组关联训练数据中的第一训练语句、第二训练语句和原始关联标签进行自然语言拼接处理，得到多个对原始关联标签进行遮盖处理的自然语言语料，然后通过预训练语言模型对多个遮盖部分进行预测处理，输出多个预测结果，最终根据多个预测结果和多个原始关联标签计算训练损失值，并根据训练损失值对预训练语言模型进行微调处理，得到目标语言模型和对应的处理结果，其中，本申请能有效统一预训练阶段与微调阶段的预训练模型参数更新方式，以提高模型识别并匹配文本对的准确率。

关键词：语言模型关联标签自然语言训练数据预测结果微调语句遮盖目标语言模型人工智能技术关联参数更新电子设备计算训练模型识别匹配文本拼接处理数字医疗训练阶段训练模型预测处理数据处理准确率语料申请输出统一

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基于知识图谱的大语言模型生成方法、系统、装置和介质

基于知识图谱的大语言模型生成方法、系统、装置和介质

引用

作者：赵晨李利民徐陈 215000 江苏省苏州市相城区高铁新城南天成路28号高清传媒大厦10层1001室06工位(集群登记)

本发明公开了一种基于知识图谱的大语言模型生成方法、系统、装置和介质，方法包括构建用于大语言模型数据训练的知识图谱；采集原始数据集，利用所述知识图谱，对所述原始数据集进行知识化处理，得到知识数据集；根据所述知识数据集对... 详细信息

标准号: CN117609391A

本发明公开了一种基于知识图谱的大语言模型生成方法、系统、装置和介质，方法包括构建用于大语言模型数据训练的知识图谱；采集原始数据集，利用所述知识图谱，对所述原始数据集进行知识化处理，得到知识数据集；根据所述知识数据集对所述大语言模型进行训练，得到目标语言模型。本发明基于构建的知识图谱对采集的原始数据集进行知识化处理，能优化大语言模型的数据，使得知识数据集具有归类化、关系化和图转化的特点；进而能够极大地提高后续模型训练的效率和准确度，解决大语言模型缺乏事实知识推荐和缺乏可解释性的问题，进而得到更优化的目标语言模型，使得目标语言模型具备对错的判断，推荐出符合常识的正确结果。

关键词：语言模型目标语言模型图谱知识数据原始数据集构建采集原始数据语言模型数据准确度模型训练事实知识解释性归类优化采集转化

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自动作诗语言模型训练方法、装置、自动作诗方法及装置

自动作诗语言模型训练方法、装置、自动作诗方法及装置

引用

作者：邹旭杨植麟殷达丁铭唐杰 100083 北京市海淀区中关村东路1号院8号楼五层B501C-1

本申请公开了一种自动作诗语言模型训练方法、装置、自动作诗方法及装置，属于自然语言处理技术领域。该方法主要包括：将预设初始文本输入预设的语言模型中，获得预设初始文本对应的至少一个完整诗句文本；计算每一完整诗句文本分别与... 详细信息

标准号: CN114021545A

本申请公开了一种自动作诗语言模型训练方法、装置、自动作诗方法及装置，属于自然语言处理技术领域。该方法主要包括：将预设初始文本输入预设的语言模型中，获得预设初始文本对应的至少一个完整诗句文本；计算每一完整诗句文本分别与预设初始文本之间的混淆率，进而获得每一完整诗句文本分别对应的分数，并对分数进行排序；根据排序结果，从完整诗句文本中获取目标完整诗句文本；根据目标完整诗句文本，对语言模型进行调整，获得目标语言模型。本申请在预设的语言模型根据预设初始文本在生成诗句后，进行反向询问与线状搜索，筛选与预预设初始文本相关程度高的诗句，以增加生成诗句与预设初始文本的相关程度，以提升语言模型的生成诗句的质量。

关键词：文本诗句预设语言模型自然语言处理技术目标语言模型语言模型训练获取目标排序结果线状申请排序混淆搜索筛选询问

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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: CN114841274A

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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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: CN114723073A

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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语言模型训练方法、装置、电子设备和计算机可读介质

语言模型训练方法、装置、电子设备和计算机可读介质

引用

作者：郭同胡懋地 100083 北京市海淀区北四环西路9号2106-030

本申请实施例公开了语言模型训练方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的实施例包括：语言模型训练方法，其特征在于，方法包括：基于自然语言处理任务选取第一文本样本集，并利用第一文本样本集对第一预训练模型进行训练，得... 详细信息

标准号: CN112966712A

本申请实施例公开了语言模型训练方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的实施例包括：语言模型训练方法，其特征在于，方法包括：基于自然语言处理任务选取第一文本样本集，并利用第一文本样本集对第一预训练模型进行训练，得到初始语言模型；利用初始语言模型对预设的测试文本集中的测试文本进行测试，并基于测试结果和测试文本，生成第二文本样本集；利用第二文本样本集对第一预训练模型进行训练，得到第二预训练模型；利用第一文本样本集对第二预训练模型进行训练，得到目标语言模型。该实施方式能够得到一种应用于自然语言处理任务的模型，该模型能够提高处理结果的准确性。

关键词：文本样本训练模型测试文本初始语言模型语言模型训练自然语言处理计算机可读介质目标语言模型电子设备任务选取预设测试申请应用

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一种基于语言模型的文本框的合并方法、装置及电子设备

一种基于语言模型的文本框的合并方法、装置及电子设备

引用

作者：谢春鸿 100016 北京市朝阳区酒仙桥路52号东方科技园4号楼

本申请公开了一种基于语言模型的文本框的合并方法、装置及其电子设备，用于解决现有技术中对文本框的合并和分离操作不够准确的问题。所述方法包括：获取目标界面中相邻的第一文本框和第二文本框；通过目标语言模型分别预测所述第一文... 详细信息

标准号: CN112101308A

本申请公开了一种基于语言模型的文本框的合并方法、装置及其电子设备，用于解决现有技术中对文本框的合并和分离操作不够准确的问题。所述方法包括：获取目标界面中相邻的第一文本框和第二文本框；通过目标语言模型分别预测所述第一文本框为独立文本框的第一概率、以及所述第二文本框为独立文本框的第二概率；通过目标语言模型预测第一文本框和第二文本框为合并文本框的第三概率；基于第一概率、所述第二概率和所述第三概率，确定是否对所述第一文本框和所述第二文本框进行合并；其中，所述目标语言模型为基于目标领域的语料和所述目标领域的预料中的词语为标签训练得到的，第一文本框和第二文本框中的词语属于目标领域。

关键词：文本框目标语言模型概率目标领域合并词语标签训练电子设备分离操作获取目标语言模型语料预测申请

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一种语言模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质

一种语言模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质

引用

作者：张晗杜新凯吕超谷姗姗孙垚锋李文灏 518000 广东省深圳市福田区红荔西路7002号第一世界广场A座17层

本申请提供了一种语言模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，包括：根据预先设定的自然语言处理任务，获取与所述预先设定的自然语言处理任务相关的初始文本数据；获取与所述预先设定的自然语言处理任务对应的用于加载训练文本样... 详细信息

标准号: CN114036300A

本申请提供了一种语言模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，包括：根据预先设定的自然语言处理任务，获取与所述预先设定的自然语言处理任务相关的初始文本数据；获取与所述预先设定的自然语言处理任务对应的用于加载训练文本样本的文本加载模板；按照所述文本加载模板加载初始文本数据，得到用于训练语言模型的训练文本样本；其中，所述训练文本样本中包括有标识信息训练文本和无标识信息训练文本；使用所述训练文本样本对初始语言模型进行迭代更新，生成目标语言模型。本申请通过使用有标识信息训练文本和无标识信息训练文本同步进行语言模型的训练，从而可以提高模型精度。

关键词：训练文本标识信息自然语言处理样本语言模型加载初始文本数据文本初始语言模型目标语言模型存储介质电子设备迭代更新模板加载申请

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一种训练语言模型的方法及系统

一种训练语言模型的方法及系统

引用

作者：沈华东 100000 北京市海淀区西三旗建材城内1幢一层101号

本发明提供了一种训练语言模型的方法及系统，所述方法包括：对目标语言模型进行若干次测试，获取若干次测试结果；对获取的若干次测试结果进行分析，获取目标语言模型的性能分析结果和所述目标语言模型的参数调节信息；根据性能分析结... 详细信息

标准号: CN111599349A

本发明提供了一种训练语言模型的方法及系统，所述方法包括：对目标语言模型进行若干次测试，获取若干次测试结果；对获取的若干次测试结果进行分析，获取目标语言模型的性能分析结果和所述目标语言模型的参数调节信息；根据性能分析结果和参数调节信息对目标语言模型进行训练。系统包括：获取模块、模型生成模块、模型测试模块、分析模块和调参模块；本发明实现根据若干次测试结果对语言模型的性能分析结果和参数调节信息的自动获取，并根据参数调节信息对语言模型进行训练，进一步实现了对语言模型参数的智能调节；解决了传统语言模型的方法中对语言模型的性能分析和参数调节完全依赖于工作人员的技术能力和经验的缺陷。

关键词：参数调节语言模型目标语言模型性能分析结果模型生成模块语言模型参数传统语言分析模块获取模块获取目标技术能力模型测试性能分析智能调节自动获取测试分析

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语言模型训练方法、装置、电子设备及存储介质

语言模型训练方法、装置、电子设备及存储介质

引用

作者：田鑫陈泽裕熊昊一王雅晴 100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦二层

本公开提供了一种语言模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，具体涉及自然语言处理和深度学习等领域。具体实施方案为：获取原始训练文本以及标签集合；基于原始训练文本和标签集合，生成第一训练文本和第二... 详细信息

标准号: CN115062718A

本公开提供了一种语言模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，具体涉及自然语言处理和深度学习等领域。具体实施方案为：获取原始训练文本以及标签集合；基于原始训练文本和标签集合，生成第一训练文本和第二训练文本；对待训练的语言模型进行训练，以获取目标损失值；根据目标损失值对语言模型的模型参数进行调整，继续使用下一个原始训练文本进行训练，直至训练结束生成目标语言模型。通过将原始训练文生成第一训练文本和第二训练文本，对语言模型进行训练，相较于传统的只包含第一训练文本或者第二训练文本的方法，训练样本更丰富，同时降低差异性较大的问题，使目标语言模型鲁棒性更强，预测结果更加准确。

关键词：训练文本语言模型目标语言模型标签集合人工智能技术语言模型训练自然语言处理存储介质电子设备获取目标模型参数训练样本预测结果差异性传统的鲁棒性学习

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