[发明专利]描述文本生成模型的训练方法和装置有效
| 申请号： | 201910541505.1 | 申请日： | 2019-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN110362823B | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 李法远;彭卫华;罗雨 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06F18/243;G06F40/30;G06F40/289;G06F16/35;G06N3/045;G06N3/0455 |
| 代理公司： | 北京鸿德海业知识产权代理有限公司 11412 | 代理人： | 田宏宾 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种描述文本生成模型的训练方法和装置，其中方法包括：获取训练数据，训练数据包括：结构化数据以及各组结构化数据对应的参考描述文本；对训练数据进行预处理，得到参考描述文本对应的数据序列；利用结构化数据以及参考描述文本对应的数据序列，训练第一序列到序列seq2seq模型；利用第一seq2seq模型输出的第一数据序列、参考描述文本和动态规划标注的结果，训练第二seq2seq模型；利用训练完成的第一seq2seq模型和第二seq2seq模型，得到描述文本生成模型，描述文本生成模型用于针对输入的结构化数据生成描述文本。 | ||
| 搜索关键词： | 描述 文本 生成 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种描述文本生成模型的训练方法，其特征在于，该方法包括：获取训练数据，训练数据包括：结构化数据以及各组结构化数据对应的参考描述文本；对训练数据进行预处理，得到参考描述文本对应的数据序列和对该数据序列进行的动态规划标注；利用结构化数据以及参考描述文本对应的数据序列，训练第一序列到序列seq2seq模型；利用第一seq2seq模型输出的第一数据序列、所述参考描述文本和所述动态规划标注的结果，训练第二seq2seq模型；利用训练完成的第一seq2seq模型和第二seq2seq模型，得到描述文本生成模型，描述文本生成模型用于针对输入的结构化数据生成描述文本。
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