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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

分类表

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文献类型

194 篇 专利
6 篇 期刊文献
4 篇 学位论文

馆藏范围

204 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

8 篇 工学
- 7 篇 计算机科学与技术...
- 7 篇 软件工程
- 4 篇 控制科学与工程
- 1 篇 机械工程
- 1 篇 测绘科学与技术
- 1 篇 地质资源与地质工...
- 1 篇 环境科学与工程（可...
- 1 篇 生物医学工程（可授...
4 篇 管理学
- 4 篇 管理科学与工程(可...
- 1 篇 图书情报与档案管...
2 篇 文学
- 1 篇 外国语言文学
- 1 篇 新闻传播学
1 篇 哲学
- 1 篇 哲学
1 篇 理学
- 1 篇 系统科学

主题

10 篇 自然语言模型
3 篇 人工智能
2 篇 语义启动
2 篇 脑电图
1 篇 形态升级
1 篇 认知哲学
1 篇 遥感影像场景分类
1 篇 大学教育
1 篇 类别语义信息
1 篇 数字基座
1 篇 注意力机制
1 篇 源代码理解
1 篇 软件标识符
1 篇 协同表示学习
1 篇 认知模拟
1 篇 内容生产
1 篇 宏基因组数据分选
1 篇 影响
1 篇 类chatgpt技术
1 篇 学术写作

机构

12 篇 之江实验室
7 篇 微软技术许可有限...
6 篇 腾讯科技有限公司
5 篇 武汉tcl集团工业研...
5 篇 浙江大学
4 篇 武汉大学
4 篇 苏州元脑智能科技...
3 篇 国网安徽省电力有...
3 篇 科大讯飞股份有限...
3 篇 平安科技有限公司
3 篇 黄淮学院
2 篇 北京科技大学
2 篇 北京中机车辆司法...
2 篇 中国科学院西北生...
2 篇 东南大学
2 篇 北京百度网讯科技...
2 篇 国网安徽省电力有...
2 篇 一站发展云计算科...
2 篇 武汉乾云软件开发...
2 篇 北京鹰瞳科技发展...

作者

6 篇 杨羿
6 篇 钟昊文
6 篇 杨非
6 篇 陈岱渊
5 篇 s·魏因伯格
5 篇 a·米勒
5 篇 h·索姆奇
4 篇 李超
3 篇 姚汝贤
3 篇 李仁刚
3 篇 高金锋
3 篇 张新
3 篇 张辉
3 篇 赖晗
3 篇 h·费托西
3 篇 赵雅倩
3 篇 张俊明
3 篇 王晶
3 篇 马贺红
3 篇 姜金哲

语言

204 篇 中文

检索条件"主题词=自然语言模型"

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详细简洁

排序：

在类别语义信息处理层面探索人脑和计算机自然语言模型中的计算机制及两系统间的关系

在类别语义信息处理层面探索人脑和计算机自然语言模型中的计算机...

引用

作者：沈云云华东师范大学

学位级别：硕士

在人脑中的神经系统里存储的语义表征一直是认知神经研究领域的热点。研究发现人脑中的语义表征是按照特征信息分类存储。而在计算机领域中,自然语言处理的各种计算机语言模型也试图采用不同的算法模拟出最接近人脑的语义表征。此前,我... 详细信息

在人脑中的神经系统里存储的语义表征一直是认知神经研究领域的热点。研究发现人脑中的语义表征是按照特征信息分类存储。而在计算机领域中,自然语言处理的各种计算机语言模型也试图采用不同的算法模拟出最接近人脑的语义表征。此前,我们课题的研究初步粗略发现在计算机和人脑这两个复杂系统中,二者的语义表之间存在相似性。但是在具体的语义特征层级（比如类别语义信息）,脑与计算机这双复杂系统中的表征、计算机制及其之间的关系还不十分清楚。我们是否可以就类别语义信息为主要分析参照,探究不同计算机语言模型中哪个模型最接近人脑的语义表征,以及哪些类别语义信息的表征在计算机模型能做出最好预测?为了探究这些问题,本研究从类别从属关系角度,进一步深入探索人脑及计算机模型的语义表征存储。首先,我们选择了11种类别词和每个类别下的20个示例词,类别词和示例词可以组成的相关和不相关条件下两种词对。根据这些词对,我们设计并执行了一组脑电语义启动实验。数据处理中,我们选择不同的时间窗口得到不同脑电成分,即可以得到一个人脑的不同类别语义信息距离的表征指标,其中N400成分和语义分析最为相关。然后,我们选择了三个计算机语义模型,每个词对都可以在相应的计算机模型中找到相应的相对语义距离的指标-由两个单词各自的词向量之间的余弦值表征,通过和脑电数据相同的计算方式,我们得到了每个计算机模型表征每个类别语义信息的指标。最后,我们结合计算机模型指标和脑电数据指标,对比出这三个计算机模型的类别语义信息的表征的拟合情况以及不同类别语义信息的神经语义表征在这两个系统之间相似度差异。研究结果表明,CBOW和CWE模型能更好的表征人脑的类别语义信息,Glo Ve模型预测表现稍差。进一步就不同词语类别分析发现,不同计算机语言模型和脑电数据呈现不同的表现模式。病症、节气、情感和体育等语义类别计算机模型和人脑拟合的更好,但是器官、乐器和职业等语义类别有较大的区别。结合为获取实验刺激而进行的问卷数据结果,我们猜测是不同示例词的日常使用频次及类别词和示例词在语料库中同时出现的概率产生了特定的实验结果。本研究以不同类别语义信息为中介联系了人脑和计算机这两个复杂系统,深化了之前的研究,开拓了评估计算机语义模型的分析角度。

关键词：类别语义信息人工智能脑电图自然语言模型语义启动

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自然语言模型优化方法、装置、自然语言模型、设备和介质

自然语言模型优化方法、装置、自然语言模型、设备和介质

引用

作者：李辰姜金哲张新赵雅倩李仁刚 215000 江苏省苏州市吴中经济开发区郭巷街道官浦路1号9幢

本申请涉及一种自然语言模型优化方法、装置、自然语言模型、设备和介质。所述方法包括：获取自然语言模型，所述自然语言模型包括多层计算层；计算所述自然语言模型中每一计算层的替代性评分；筛选出所述自然语言模型中替代性评分最高... 详细信息

标准号: CN116992942B

本申请涉及一种自然语言模型优化方法、装置、自然语言模型、设备和介质。所述方法包括：获取自然语言模型，所述自然语言模型包括多层计算层；计算所述自然语言模型中每一计算层的替代性评分；筛选出所述自然语言模型中替代性评分最高的计算层并用量子神经网络替换，对替换量子神经网络后的自然语言模型进行参数调整；重复进行计算层筛选及参数调整操作以用量子神经网络替换多个计算层，保留最后一次总替代性评分不小于预设终止阈值的自然语言模型。采用本方法实现了将噪声鲁棒性好和知识集中度高的计算层替换为量子神经网络来提升算力，并将其余计算层保留来保证计算结果的准确性，在显著提高计算能力的同时保证输出结果的稳定性。

关键词：自然语言模型计算层量子神经网络替换替代性参数调整噪声鲁棒性筛选计算能力输出结果集中度保留多层预设保证并用重复申请优化

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自然语言模型优化方法、装置、自然语言模型、设备和介质

自然语言模型优化方法、装置、自然语言模型、设备和介质

引用

作者：李辰姜金哲张新赵雅倩李仁刚 215000 江苏省苏州市吴中经济开发区郭巷街道官浦路1号9幢

标准号: CN116992942A

关键词：自然语言模型计算层量子神经网络替换替代性参数调整噪声鲁棒性筛选计算能力输出结果集中度保留多层预设保证并用重复申请优化

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一种基于自然语言模型的专利预警分析方法及其系统

一种基于自然语言模型的专利预警分析方法及其系统

引用

作者：张晨晨孙建谢涛罗超陈凡骆晨李博邵珺伟卞真旭李心姚翔宇金轶航苏鹏 230000 安徽省合肥市经济技术开发区紫云路299号

本申请适用于语言大模型与专利数据库交互技术的技术领域，提供了一种基于自然语言模型的专利预警分析方法及其系统，其方法包括获取待评估企业的第一申请专利集信息和竞争企业的第二申请专利集信息；再确定第一关键词信息和第二关键词... 详细信息

标准号: CN118071549A

本申请适用于语言大模型与专利数据库交互技术的技术领域，提供了一种基于自然语言模型的专利预警分析方法及其系统，其方法包括获取待评估企业的第一申请专利集信息和竞争企业的第二申请专利集信息；再确定第一关键词信息和第二关键词信息；再确定第一核心分类词组信息和第二核心分类词组信息；然后依次比对第一核心分类词组信息和各个第二核心分类词组信息，确定重复词数量信息并生成预警信息，预警信息作为大型语言模型的高价值输出。本申请能够有利于大型语言模型对海量文献进行学习和精准理解，帮助分析人员把握技术发展的脉络，为企业的研发和知识产权管理提供重要支持，有利于挖掘专利的技术价值和推广潜力，推动电网行业创新技术发展。

关键词：词组信息分类关键词信息语言模型预警信息申请知识产权管理自然语言模型专利数据库创新技术技术发展交互技术竞争企业数量信息预警分析比对研发电网输出挖掘评估重复语言分析帮助学习

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一种基于自然语言模型的专业名词识别方法及装置

一种基于自然语言模型的专业名词识别方法及装置

引用

作者：张毅骏王春光毛贤峰 200433 上海市杨浦区国通路127号16层(集中登记地)

本发明公开了一种基于自然语言模型的专业名词识别方法及装置，属于自然语言识别技术领域。该方法包括：确定所属领域的标识词，根据所述标识词得到若干关键词；根据所述关键词，搜索得到M篇语料；在所述语料中，选取所述标识词后K个字... 详细信息

标准号: CN116822511A

本发明公开了一种基于自然语言模型的专业名词识别方法及装置，属于自然语言识别技术领域。该方法包括：确定所属领域的标识词，根据所述标识词得到若干关键词；根据所述关键词，搜索得到M篇语料；在所述语料中，选取所述标识词后K个字作为候选名词；将所述候选名词在所述语料中进行匹配，统计其在所述语料中出现的次数与预设的阈值进行比较，依次减少K值，直至确定合适的专业名词，重复上述操作，获得所有专业名词的识别结果。本发明基于自然语言模型给出了一种专业名词的识别方法，解决了对新兴行业专业名词进行辨识、建立专业名词库的问题。

关键词：标识词自然语言模型自然语言识别所属领域辨识语料预设匹配搜索重复统计

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一种自然语言模型的构建方法、装置以及可读存储介质

一种自然语言模型的构建方法、装置以及可读存储介质

引用

作者：祝文博雷欣李志飞 100044 北京市海淀区中关村大街19号办公A楼10层1001

本发明公开了一种自然语言模型的构建方法、装置以及可读存储介质，包括：获取训练数据，训练数据包括测试集和多个对应于测试集的结果集；将所获取的测试集作为联合模型的输入，得到多个对应测试集的识别结果；根据所得到多个对应测试... 详细信息

标准号: CN110619047B

本发明公开了一种自然语言模型的构建方法、装置以及可读存储介质，包括：获取训练数据，训练数据包括测试集和多个对应于测试集的结果集；将所获取的测试集作为联合模型的输入，得到多个对应测试集的识别结果；根据所得到多个对应测试集的识别结果和所获取的结果集，得到多个对应识别结果的识别损失；根据所得到多个对应识别结果的识别损失，更新联合模型中的参数信息。由此，将训练集作为联合模型的输入，同时训练领域识别模型、意图识别模型和语义槽识别模型，当更新参数时，联合模型中的三种模型中的参数信息能互相被参与并配合着进行更新，本方案构建的模型能减少前后模块之间的误差传播，提高了模型的准确度。

关键词：测试集参数信息训练数据结果集联合可读存储介质自然语言模型方案构建更新参数领域识别误差传播意图识别准确度训练集语义槽更新构建配合

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一种自然语言模型的生成对抗式样本处理系统

一种自然语言模型的生成对抗式样本处理系统

引用

作者：张卫平李显阔王晶邵胜博王丹 518063 广东省深圳市南山区粤海街道高新南九道10号深圳湾科技生态园10栋B座17层01-03号

本发明提供了一种自然语言模型的生成对抗式样本处理系统，涉及电数字数据处理领域，包括模型对接模块、对抗策略处理模块、对抗样本生成模块、样本评估模块和迭代优化模块，所述模型对接模块用于与自然语言模型进行对接并接收模型的训... 详细信息

标准号: CN117493496B

本发明提供了一种自然语言模型的生成对抗式样本处理系统，涉及电数字数据处理领域，包括模型对接模块、对抗策略处理模块、对抗样本生成模块、样本评估模块和迭代优化模块，所述模型对接模块用于与自然语言模型进行对接并接收模型的训练样本，所述对抗策略处理模块设置对抗策略信息，所述对抗样本生成模块根据对抗策略对训练样本进行处理生成对抗样本，所述样本评估模块用于将对抗样本在模型中运行并筛选出对抗性不足的对抗样本，所述迭代优化模块用于将筛选出的对抗样本进行迭代处理提高对抗性；本系统能够生成对抗样本能够从而有效缓解语言模型过拟合，提高模型的鲁棒性和安全性。

关键词：对抗样本策略处理模块迭代优化模块样本生成模块自然语言模型对接模块训练样本样本评估电数字数据处理筛选策略信息处理系统迭代处理有效缓解语言模型鲁棒性拟合式样

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一种自然语言模型的生成方法和计算机设备

一种自然语言模型的生成方法和计算机设备

引用

作者：李超 430000 湖北省武汉市东湖新技术开发区高新大道999号未来科技大厦8层

本申请涉及一种自然语言模型的生成方法和计算机设备，采用目标字符串替换待替换字符串，因此，自然语言模型可以学习到每一个目标字符串与替换语句中除了目标字符串以外的其他字符串之间的关系，另外，由于未采用Mask的方式遮蔽词语，... 详细信息

标准号: CN113779185B

本申请涉及一种自然语言模型的生成方法和计算机设备，采用目标字符串替换待替换字符串，因此，自然语言模型可以学习到每一个目标字符串与替换语句中除了目标字符串以外的其他字符串之间的关系，另外，由于未采用Mask的方式遮蔽词语，这样，BERT训练采用的语句与下游任务采用的语句均不需要遮蔽语句中的字符串，即BERT训练与下游任务的微调过程一致。由于已训练的自然语言模型的语义表征具有目标字符串的语义信息，且BERT训练与下游任务的微调过程一致，使得已训练的自然语言模型处理的任务的精度得到提高。

关键词：自然语言模型目标字符串语句字符串替换遮蔽微调计算机设备语义信息语义词语申请学习

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一种基于词粒度的自然语言模型的训练方法与系统

一种基于词粒度的自然语言模型的训练方法与系统

引用

作者：李子中刘奕志熊杰薛娇方宽 100000 北京市海淀区学院路甲5号1幢三层1#厂房3-011

本公开提供了一种基于词粒度的自然语言模型的训练方法和系统，所述方法包括：根据词典将训练语料分词，所述分词的粒度为词语；根据词频，将分词的结果按照词频大小排序，分为三组词语，分别为高频词语、中频词语、低频词语；将所述三... 详细信息

标准号: CN113326693A

本公开提供了一种基于词粒度的自然语言模型的训练方法和系统，所述方法包括：根据词典将训练语料分词，所述分词的粒度为词语；根据词频，将分词的结果按照词频大小排序，分为三组词语，分别为高频词语、中频词语、低频词语；将所述三组词语嵌入向量；通过变形层进行编码与解码，得到带有浮点数的多个向量；将所述带有浮点数的多个向量通过自适应线性层，将其中概率超过阈值的向量选择为输出，并转化为预测词语；训练自然语言模型时，使用中文句子为样本数据，以及预先确定的预测词语为样本标签；使用自适应优化器训练自然语言模型，所述自适应优化器使用矩阵的低秩分解来压缩训练中产生的变量。

关键词：词语自然语言模型自适应分词向量词频浮点数优化器矩阵解码高频词语向量选择训练语料样本数据预先确定变形层线性层预测低秩句子排序嵌入样本标签分解输出压缩概率中文转化

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基于自然语言模型的文本翻译方法、装置和电子设备

基于自然语言模型的文本翻译方法、装置和电子设备

引用

作者：卢春辉臧智涛黄威威邹伟东 518000 广东省深圳市南山区西丽街道西丽社区留仙大道创智云城1标段1栋D座2201

本申请实施例提供一种基于自然语言模型的文本翻译方法、装置和电子设备，涉及自然语言处理领域。在该方法中，首先获取待翻译外文文本；对所述待翻译外文文本进行关键词提取，得到与所述待翻译外文文本对应的关联信息和所述待翻译外文... 详细信息

标准号: CN116955533A

本申请实施例提供一种基于自然语言模型的文本翻译方法、装置和电子设备，涉及自然语言处理领域。在该方法中，首先获取待翻译外文文本；对所述待翻译外文文本进行关键词提取，得到与所述待翻译外文文本对应的关联信息和所述待翻译外文文本所属的分析领域；根据所述关联信息和所述分析领域，在预设的数据库中查找得到与所述待翻译外文文本对应的中文文本；根据预设的中文词汇表述规则，对所述中文文本进行语义分析，得到多个中文术语语料，并根据各个所述中文术语语料构建得到语料库；根据所述语料库，对利用预设的自然语言模型对所述待翻译外文文本的翻译处理进行干预，得到目标翻译文本。本申请实施例能够提高外文文本翻译的准确性。

关键词：外文文本翻译预设自然语言模型关联信息中文文本语料库语料中文自然语言处理关键词提取电子设备目标翻译文本翻译语义分析构建申请数据库词汇分析文本查找干预

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