[发明专利]训练描述文本生成模型的方法、生成描述文本的方法及装置有效
| 申请号： | 201810622437.7 | 申请日： | 2018-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN109062937B | 公开（公告）日： | 2019-11-26 |
| 发明（设计）人： | 黄际洲;孙雅铭;张伟;王海峰 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/34 | 分类号： | G06F16/34;G06F17/27 |
| 代理公司： | 11412 北京鸿德海业知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 袁媛<国际申请>=<国际公布>=<进入国 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种训练描述文本生成模型的方法、生成描述文本的方法及装置，其中训练描述文本生成模型的方法包括：获取训练数据，所述训练数据包括：实体词、实体词的第一描述文本和第二描述文本，其中所述第二描述文本为所述第一描述文本的精简表述；将所述实体词和实体词的第一描述文本作为seq2seq模型的输入，将实体词的第二描述文本作为seq2seq模型的输出，训练所述seq2seq模型，得到描述文本生成模型。本发明得到的描述文本生成模型能够实现通过深度理解的方式生成针对实体词的精简描述文本。 | ||
| 搜索关键词： | 描述文本 生成模型 训练数据 输出 | ||
【主权项】：
1.一种训练描述文本生成模型的方法，其特征在于，该方法包括：/n获取训练数据，所述训练数据包括：实体词、实体词的第一描述文本和第二描述文本，其中所述第二描述文本为所述第一描述文本的精简表述；/n将所述实体词的第一描述文本输入seq2seq模型的编码部分，获取所述编码部分输出的所述第一描述文本的隐含向量；将所述实体词的向量表示、所述第一描述文本的隐含向量以及预设的初始预测词输入seq2seq模型的解码部分；将实体词的第二描述文本作为seq2seq模型的输出，训练所述seq2seq模型，得到描述文本生成模型；/n其中在所述解码部分中确定各时刻的上下文向量时融入了所述实体词的向量表示。/n
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