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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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限定检索结果

文献类型

360 篇 专利
1 篇 成果

馆藏范围

361 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

1 篇 工学
- 1 篇 信息与通信工程

主题

1 篇 语音识别
1 篇 mapreduce框架
1 篇 hadoop云计算
1 篇 查分平台
1 篇 语言模型训练

机构

22 篇 北京百度网讯科技...
13 篇 腾讯科技有限公司
8 篇 清华大学
8 篇 平安科技有限公司
8 篇 北京声智科技有限...
7 篇 科大讯飞股份有限...
7 篇 上海交通大学
7 篇 厦门快商通科技股...
6 篇 苏州思必驰信息科...
6 篇 平安国际智慧城市...
6 篇 华南理工大学
5 篇 沈阳雅译网络技术...
5 篇 阿里巴巴有限公司
5 篇 支付宝信息技术有...
4 篇 北京壹永科技有限...
4 篇 北京一览群智数据...
4 篇 智慧眼科技股份有...
4 篇 中国人民大学
4 篇 电子科技大学
4 篇 北京金山数字娱乐...

作者

8 篇 陈孝良
7 篇 肖龙源
7 篇 李稀敏
7 篇 刘晓葳
7 篇 冯大航
7 篇 俞凯
6 篇 万广鲁
6 篇 蔡振华
6 篇 孙一博
6 篇 黄际洲
5 篇 常乐
5 篇 李恬静
5 篇 王伟
5 篇 钱泓锦
5 篇 窦志成
5 篇 杜权
5 篇 朱威
4 篇 王晓龙
4 篇 张广学
4 篇 刘占亮

语言

361 篇 中文

检索条件"主题词=语言模型训练"

共 361 条记录，以下是21-30 订阅

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详细简洁

排序：

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、语言处理方法和电子设备

语言模型训练方法、语言处理方法和电子设备

引用

作者：赵东浩袁斌郭培伦温程戚依楠 100176 北京市大兴区科创十一街18号院2号楼4层A402室100176

本公开提供了一种语言模型训练方法、语言处理方法和电子设备。该语言模型训练方法包括：处理句对样本，得到句对的联合表示，句对样本包括成对的问句和答句，句对的联合表示包括成对的问句和答句之间的交互信息；以及基于句对的联合表... 详细信息

标准号: CN113761145A

本公开提供了一种语言模型训练方法、语言处理方法和电子设备。该语言模型训练方法包括：处理句对样本，得到句对的联合表示，句对样本包括成对的问句和答句，句对的联合表示包括成对的问句和答句之间的交互信息；以及基于句对的联合表示训练语言模型，其中，交互信息包括成对的问句和答句之间的相互检测结果，相互检测结果包括句对样本中问句针对答句的检测结果，以及句对样本中答句针对问句的检测结果。

关键词：检测结果样本成对的语言模型训练交互信息电子设备语言处理语言模型联合

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语言模型训练方法、预测方法、装置及电子设备

语言模型训练方法、预测方法、装置及电子设备

引用

作者：曾培阳刘振国 100085 北京市海淀区上地西路6号1幢1层101D1-7

本公开是关于一种语言模型训练方法、预测方法、装置及电子设备，其方法包括：获取训练正样本和训练负样本；将训练正样本和训练负样本输入到待训练的语言模型中，对待训练的语言模型进行训练；在基于训练后的语言模型的输出结果所得到... 详细信息

标准号: CN114386396A

本公开是关于一种语言模型训练方法、预测方法、装置及电子设备，其方法包括：获取训练正样本和训练负样本；将训练正样本和训练负样本输入到待训练的语言模型中，对待训练的语言模型进行训练；在基于训练后的语言模型的输出结果所得到的损失函数值小于预设阈值的情况下，将训练后的语言模型确定为目标语言模型；目标语言模型用于预测待识别搜索信息的语义完整度。由于训练负样本是通过将预设搜索信息中的至少一个搜索词删除和/或替换得到的，也就是说，训练负样本中的负标签是通过对搜索词删除或者替换构造得到的，使得负标签更加准确且具有区分度，从而目标语言模型能够更好地区分正负标签，进而能够更加准确地预测待识别搜索信息的语义完整度。

关键词：语言模型负样本目标语言模型搜索信息语义完整标签搜索词正样本预设删除替换预测装置及电子设备语言模型训练输出结果损失函数区分度

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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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语言模型训练方法及系统

语言模型训练方法及系统

引用

作者：孙宏亮蔡洪滨 201203 上海市浦东新区张江高科技园区郭守敬路356号3幢102室

本发明涉及一种语言模型训练方法及系统，包括：对训练语料进行一轮MapReduce操作，统计N元组的词频统计量；对所述N元组的词频统计量进行一轮MapReduce操作，得到N元组的COC统计量；对所述N元组的词频统计量进行一轮MapReduce操作，得... 详细信息

标准号: CN102509549B

本发明涉及一种语言模型训练方法及系统，包括：对训练语料进行一轮MapReduce操作，统计N元组的词频统计量；对所述N元组的词频统计量进行一轮MapReduce操作，得到N元组的COC统计量；对所述N元组的词频统计量进行一轮MapReduce操作，得到N元组的概率值；进行多轮MapReduce操作，分别计算一元组至m元组的回退系数；汇总所述概率值和回退系数得到APRA格式的语言模型。本发明采用以哈希前缀树为基础的数据结构，巧妙地将海量数据进行分拆和组合，把数据分散到集群的每个节点，统计相应的数据值，然后进行并行运算，得到一个基于海量数据的语言模型，实现了Katz算法的分布式版本，有效地训练基于海量数据的语言模型，同时能有效解决数据稀疏问题，提高其识别率。

关键词：词频统计海量数据语言模型概率值回退语言模型训练并行运算数据结构前缀树数据值哈希集群语料算法训练版本

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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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语言模型训练、数据处理方法、装置、设备、介质及产品

语言模型训练、数据处理方法、装置、设备、介质及产品

引用

作者：朱泽润 100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层

本公开提供了一种语言模型训练、数据处理方法、装置、设备、介质及产品，涉及人工智能领域，尤其涉及自然语言处理、深度学习、知识图谱领域。具体实现方案为：获取已标注的第一训练数据和未标注的第二训练数据；第一训练数据和第二训... 详细信息

标准号: CN114611625A

本公开提供了一种语言模型训练、数据处理方法、装置、设备、介质及产品，涉及人工智能领域，尤其涉及自然语言处理、深度学习、知识图谱领域。具体实现方案为：获取已标注的第一训练数据和未标注的第二训练数据；第一训练数据和第二训练数据为文本数据；对第二训练数据进行数据扩展处理，获得第二训练数据对应的扩展数据；以第一训练数据的标签作为第一训练数据在待训练的语言模型的比对数据，计算获得第一损失值；以扩展数据作为对应的第二训练数据在语言模型的比对数据，计算获得第二损失值；若确定第一损失值和第二损失值之和满足损失条件，则确定语言模型训练结束，获得语言模型的目标模型参数。本公开的技术方案提高了语言模型的模型精度。

关键词：训练数据语言模型语言模型训练比对数据扩展数据标注目标模型参数人工智能领域自然语言处理数据处理数据扩展文本数据图谱标签学习

来源：评论

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语言模型训练方法及装置、目标翻译错误检测方法及装置

语言模型训练方法及装置、目标翻译错误检测方法及装置

引用

作者：张传强张睿卿何中军李芝吴华 100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层

本公开提供了一种语言模型训练方法及装置、目标翻译错误检测方法及装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自然语言处理、机器翻译领域。实现方案为：获取第一样本数据集；基于第一样本数据集中的多个样本数据，执行下述训练过程：基于... 详细信息

标准号: CN114611532A

本公开提供了一种语言模型训练方法及装置、目标翻译错误检测方法及装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自然语言处理、机器翻译领域。实现方案为：获取第一样本数据集；基于第一样本数据集中的多个样本数据，执行下述训练过程：基于语言模型，对多个样本数据中的每个样本数据中的每个样本对进行掩码预测，以获取相应于该样本对的预测结果；基于多个样本数据中的每个样本数据中的每个样本对相应的预测结果，计算掩码预测损失函数和对比学习损失函数；基于掩码预测损失函数和对比学习损失函数，计算综合损失函数；以及基于综合损失函数调整语言模型的至少一个参数。

关键词：样本数据损失函数掩码样本语言模型预测结果预测人工智能技术语言模型训练自然语言处理机器翻译错误检测目标翻译训练过程学习

来源：评论

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语言模型训练方法、装置、设备及存储介质

语言模型训练方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：司世景王健宗 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，本申请公开了一种语言模型训练方法、装置、设备及存储介质，将获取的训练文本数据进行数据增强处理，确定对应的训练文本数据对应的近义文本数据和反义文本数据，以提高所训练语言模型的准确性和稳定性；... 详细信息

标准号: CN114756659A

本申请涉及人工智能技术领域，本申请公开了一种语言模型训练方法、装置、设备及存储介质，将获取的训练文本数据进行数据增强处理，确定对应的训练文本数据对应的近义文本数据和反义文本数据，以提高所训练语言模型的准确性和稳定性；对练文本数据、近义文本数据和反义文本数据进行特征提取，确定原始文本特征、近义文本特征和反义文本特征，并根据原始文本特征、近义文本特征和反义文本特征进行语言模型训练，从而获取准确度更高的目标语言模型，以保证后续下游语言处理的准确性和稳定性。

关键词：文本数据文本特征反义近义训练文本数据语言模型训练原始文本目标语言模型人工智能技术准确度存储介质数据增强特征提取语言处理语言模型申请保证

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一种基于知识图谱的语言模型训练方法及装置

一种基于知识图谱的语言模型训练方法及装置

引用

作者：赵登胡彬石磊何建杉 310000 浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11

本说明书实施例提供了一种基于知识图谱的语言模型训练方法及装置。在训练过程中，将知识图谱中的子图输入图神经网络，通过图神经网络对子图中的节点进行聚合，得到子图在结构方面的表征，即子图表征。同时，本体信息和子图的图谱事实... 详细信息

标准号: CN116796004A

本说明书实施例提供了一种基于知识图谱的语言模型训练方法及装置。在训练过程中，将知识图谱中的子图输入图神经网络，通过图神经网络对子图中的节点进行聚合，得到子图在结构方面的表征，即子图表征。同时，本体信息和子图的图谱事实数据生成句子，作为文本语料，将文本语料输入预训练后的语言模型，通过语言模型确定子图在包含的深层文本方面的文本表征。在得到子图的子图表征和文本表征之后，基于二者之间的差异进行对比学习，从而更新语言模型。

关键词：语言模型图谱神经网络文本表征文本语料语言模型训练事实数据训练过程输入图聚合句子更新学习

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