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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71-80 订阅

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详细简洁

排序：

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: CN110472242A

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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基于知识图谱的问题应答方法、装置、介质及计算机设备

基于知识图谱的问题应答方法、装置、介质及计算机设备

引用

作者：王俊侯昶宇 518000 广东省深圳市福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼

本发明公开了一种基于知识图谱的问题应答方法、装置、介质及计算机设备，涉及人工智能及数字医疗技术领域。其中方法包括：接收用户输入的自然语言问题，并利用预训练的目标语言模型作为编码器，将自然语言问题转换为问题向量；利用目... 详细信息

标准号: CN116821301A

本发明公开了一种基于知识图谱的问题应答方法、装置、介质及计算机设备，涉及人工智能及数字医疗技术领域。其中方法包括：接收用户输入的自然语言问题，并利用预训练的目标语言模型作为编码器，将自然语言问题转换为问题向量；利用目标语言模型对问题向量进行分类和解析，得到问题向量的问题类型、实体集合、关系集合和属性集合中的多种要素信息；利用目标语言模型作为解码器，基于问题向量的要素信息，将问题向量转换为图数据库查询语句；在预建立的知识图谱中执行图数据库查询语句，得到查询结果，并利用目标语言模型作为解码器，将查询结果转换为自然语言答案。上述方法能够提高问题应答的准确性，尤其是提高医疗专业领域的问题应答准确性。

关键词：问题向量目标语言模型应答数据库查询语句自然语言问题解码器查询结果要素信息转换图谱自然语言计算机设备人工智能关系集合接收用户实体集合属性集合数字医疗问题类型医疗专业编码器答案分类

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基于GPT网络模型的汽车技术规划与决策的方法及系统

基于GPT网络模型的汽车技术规划与决策的方法及系统

引用

作者：龚循飞邓建明于勤张俊罗锋熊慧慧张萍樊华春廖程亮 330000 江西省南昌市望城新区江铃大道666号

本发明提供了一种基于GPT网络模型的汽车技术规划与决策的方法及系统，通过获取目标文本数据，并根据目标文本数据，构建无标注的语料库；构建GPT网络模型，并控制GPT网络模型在语料库的基础上进行无监督预训练，以学习得到通用语言模... 详细信息

标准号: CN116468298B

本发明提供了一种基于GPT网络模型的汽车技术规划与决策的方法及系统，通过获取目标文本数据，并根据目标文本数据，构建无标注的语料库；构建GPT网络模型，并控制GPT网络模型在语料库的基础上进行无监督预训练，以学习得到通用语言模型；构建有标注的目标数据集，并确定目标数据集中的各目标输入和目标输出；控制通用语言模型在目标数据集的基础上进行监督微调处理，以学习得到目标语言模型；将实际需求输入目标语言模型中，输出对应的反馈结果，具体的，通过对大量的汽车相关的文本数据进行预训练和微调，实现对汽车技术路线等信息的自动理解和响应，自动给出相应的结果，以辅助技术规划人员及决策者提高技术规划/决策效率和质量。

关键词：目标数据网络模型构建通用语言模型汽车技术文本数据语料库微调标注目标文本数据目标语言模型反馈结果辅助技术获取目标技术规划决策效率目标输出实际需求输入目标语言模型无监督规划输出学习响应汽车决策监督

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一种基于强化学习的安全测试提示生成方法

一种基于强化学习的安全测试提示生成方法

引用

作者：陈亚当车洵朱旻昊徐睿征煜赵谦刘帆陈竞飞顾欢欢胡婕寇怀振王博洋张嘉靓 214429 江苏省无锡市江阴市长江路777号1号楼7楼705室(东方广场)

本发明公开了一种基于强化学习来训练红队模型生成安全问题测试提示的方法，属于生成大语言模型安全问题的测试提示领域。本发明首先利用强化学习中的奖励信号去训练红队模型,新加入的奖励有熵奖励和新奇奖励。熵奖励使红队模型更具随... 详细信息

标准号: CN118333166A

本发明公开了一种基于强化学习来训练红队模型生成安全问题测试提示的方法，属于生成大语言模型安全问题的测试提示领域。本发明首先利用强化学习中的奖励信号去训练红队模型,新加入的奖励有熵奖励和新奇奖励。熵奖励使红队模型更具随机性，新奇奖励提升测试提示的新颖性。提高测试提示的自然度，涉及到三个条件：关键词、主题、指令攻击，红队模型在各种条件的指导下生成了测试提示。使用困惑度来反映句子的流畅性。测量测试提示的相似性主要考虑语义和形式，分别基于n‑元组建模和句子嵌入。有效性则是测试提示诱导目标语言模型生成有毒回应的百分比，超过分类器的指定阈值认定有毒。红队模型产出的测试提示具备不错的有效性，理想的自然度和多样性。

关键词：提示测试红队奖励安全问题强化学习自然度句子随机性目标语言模型语义模型生成三个条件语言模型分类器困惑度流畅性新颖性嵌入诱导测量指令多样性攻击组建

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数据处理方法和服务器

数据处理方法和服务器

引用

作者：曹元斌王剑王天舟温建华李生郎君司罗英属开曼群岛大开曼

本申请提供了一种数据处理方法和服务器，应用于聊天机器人中，其中，该方法包括：获取语音数据；根据语音识别模型将所述语音数据转换为文本数据，其中，所述语音识别模型是基于特定领域语言模型对基准语言模型进行线性插值得到的目标... 详细信息

标准号: CN110111780B

本申请提供了一种数据处理方法和服务器，应用于聊天机器人中，其中，该方法包括：获取语音数据；根据语音识别模型将所述语音数据转换为文本数据，其中，所述语音识别模型是基于特定领域语言模型对基准语言模型进行线性插值得到的目标语言模型建立的，其中，所述特定领域语言模型是基于目标特定领域的语料数据训练得到的，所述特定领域与所述语音数据的内容相匹配。通过上述方案使得在定制聊天机器人的时候，如果没有充足的训练语料，那么可以通过领域语言模型对基准语言模型进行插值的方式得到特定领域的聊天机器人，从而达到提高语音识别准确度的技术效果。

关键词：领域语言语音识别聊天机器人基准语言语音数据目标语言模型语音数据转换准确度技术效果数据训练文本数据训练语料数据处理语料匹配服务器聊天申请应用

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交互方法、装置、设备和存储介质

交互方法、装置、设备和存储介质

引用

作者：蔡小伟叶汉平郭振城 100102 北京市朝阳区融科望京中心b座9层

本发明实施例提供一种交互方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取用户与数字化的目标古人进行交互时发送的第一交互信息；将第一交互信息输入目标语言模型，以生成用于响应第一交互信息的第二交互信息，第二交互信息为具有目标... 详细信息

标准号: CN117271751A

本发明实施例提供一种交互方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取用户与数字化的目标古人进行交互时发送的第一交互信息；将第一交互信息输入目标语言模型，以生成用于响应第一交互信息的第二交互信息，第二交互信息为具有目标古人语言特点的文言文。其中，目标语言模型通过如下方式训练得到：将获取到的与目标古人存在关联的第一语料信息输入第一语言模型，以从第一语料信息中筛选出内容正确的语料信息作为第二语料信息；将第二语料信息输入第二语言模型，以生成与第二语料信息内容匹配的问答对，问答对中的答案为文言文；将问答对输入待训练语言模型以训练得到目标语言模型。通过该方案，实现了以文言文的形式与用户进行人机交互。

关键词：语料信息交互信息语言模型目标语言模型存储介质内容匹配人机交互输入目标语言特点数字化发送关联筛选答案响应

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文本分类方法、装置、存储介质及设备

文本分类方法、装置、存储介质及设备

引用

作者：刘巍 518057 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层

本申请公开了一种文本分类方法、装置、存储介质及设备，属于人工智能技术领域。包括：获取待处理文本；调用情感分析模型中的目标语言模型对待处理文本进行编码处理，得到特征向量序列，目标语言模型为BERT模型，特征向量序列表征了待... 详细信息

标准号: CN111444709B

本申请公开了一种文本分类方法、装置、存储介质及设备，属于人工智能技术领域。包括：获取待处理文本；调用情感分析模型中的目标语言模型对待处理文本进行编码处理，得到特征向量序列，目标语言模型为BERT模型，特征向量序列表征了待处理文本中词之间的上下文关系；对确定的目标词进行向量化处理得到目标特征向量；对特征向量序列和目标特征向量进行第一特征融合处理，根据得到的第一特征向量和特征向量序列获取第二特征向量；对第二特征向量和目标特征向量进行第二特征融合处理；基于得到的第三特征向量，预测目标词在待处理文本中的情感极性。本申请能够准确预测目标词在文本中的情感极性，即可实现在文本中精准地对目标词进行情感分类。

关键词：特征向量序列文本特征向量目标特征向量目标语言模型情感极性特征融合预测目标目标词人工智能技术上下文关系编码处理存储介质情感分类情感分析文本分类向量化调用申请

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交互方法、装置、设备和存储介质

交互方法、装置、设备和存储介质

引用

作者：蔡小伟叶汉平郭振城 100102 北京市朝阳区融科望京中心b座9层

标准号: CN117271751B

关键词：语料信息交互信息语言模型目标语言模型存储介质内容匹配人机交互输入目标语言特点数字化发送关联筛选答案响应

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基于大模型的税务文本转换方法、装置、设备及存储介质

基于大模型的税务文本转换方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：陈鹏飞丁乐刘子星徐煌 310000 浙江省杭州市滨江区浦沿街道南环路3738号

本申请公开了一种基于大模型的税务文本转换方法、装置、设备及存储介质，涉及自然语言处理领域，包括：对获取的财税数据进行预处理，并对得到的预处理后财税数据进行向量化操作；基于向量化财税数据构建财税训练知识库，从财税训练知... 详细信息

标准号: CN117271567A

本申请公开了一种基于大模型的税务文本转换方法、装置、设备及存储介质，涉及自然语言处理领域，包括：对获取的财税数据进行预处理，并对得到的预处理后财税数据进行向量化操作；基于向量化财税数据构建财税训练知识库，从财税训练知识库抽取若干向量化财税数据，并将若干向量化财税数据转换为相应的若干标识数据；将若干标识数据作为预设语言模型每层模型层级的输入，以对预设语言模型进行模型微调，得到目标语言模型；接收用户端输入的财税问题，以基于目标语言模型对财税问题进行处理，得到与财税问题匹配的目标数据库语句。这样一来，可以在接收到用户端输入的财税问题时，可以直接基于训练得到的语言模型生成与财税问题对应的数据库语句。

关键词：向量化语言模型预处理知识库目标语言模型标识数据预设自然语言处理目标数据库数据库语句存储介质接收用户数据构建数据转换文本转换用户端层级微调语句匹配抽取税务申请

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反讽识别方法、装置、计算设备及存储介质

反讽识别方法、装置、计算设备及存储介质

引用

作者：轩占伟崔向阳仝春艳刘松涛张凯黄涛杨松 100026 北京市西城区新街口外大街28号B座234号

本发明公开了一种反讽识别方法、装置、计算设备及存储介质，该方法包括：根据各个有标注文本的反讽标签信息，构建各个有标注文本的标准推理结果；根据各个有标注文本及其标准推理结果，对大语言模型进行微调处理，得到目标语言模型；... 详细信息

标准号: CN117436457B

本发明公开了一种反讽识别方法、装置、计算设备及存储介质，该方法包括：根据各个有标注文本的反讽标签信息，构建各个有标注文本的标准推理结果；根据各个有标注文本及其标准推理结果，对大语言模型进行微调处理，得到目标语言模型；利用目标语言模型对任一无标注文本进行反讽推理处理，根据该无标注文本的反讽推理结果，确定该无标注文本的伪标签信息；根据各个无标注文本及其伪标签信息对中间识别模型进行微调处理，得到目标识别模型；中间识别模型用于提取输入文本的文本表示向量；利用目标识别模型进行文本的反讽识别处理。通过上述方式，实现了基于少量数据的有标注样本数据扩充，提升了模型的反讽识别性能，提升了模型构建的效率。

关键词：标注文本标签信息推理结果目标语言模型目标识别微调存储介质计算设备模型构建识别性能输入文本文本表示样本数据语言模型构建推理向量

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