[发明专利]训练和/或使用编码器模型确定自然语言输入的响应动作在审
| 申请号： | 201880073730.0 | 申请日： | 2018-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN111344779A | 公开（公告）日： | 2020-06-26 |
| 发明（设计）人： | 布莱恩·斯特罗普;宋云轩;袁王庆 | 申请（专利权）人： | 谷歌有限责任公司 |
| 主分类号： | G10L15/18 | 分类号： | G10L15/18;G10L15/22;G06F40/253;G06F16/332 |
| 代理公司： | 中原信达知识产权代理有限责任公司 11219 | 代理人： | 周亚荣;邓聪惠 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 系统、方法和计算机可读介质涉及：训练编码器模型，该编码器模型可用于(直接和/或间接)确定自然语言文本字符串与一个或多个附加自然语言文本字符串中的每一个的语义相似性；和/或使用经训练的编码器模型来确定要响应自然语言查询执行的一个或多个响应动作。编码器模型是机器学习模型，例如神经网络模型。在训练编码器模型的一些实现方式中，编码器模型被训练为基于与可以使用编码器模型的“语义文本相似性”任务不同的一个或多个任务而训练的较大的网络架构的一部分。 | ||
| 搜索关键词： | 训练 使用 编码器 模型 确定 自然语言 输入 响应 动作 | ||
【主权项】：
暂无信息
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