[发明专利]利用作为弱监督的神经任务表示的模型不可知跨语言转移中的计算需求的最小化在审
| 申请号： | 201980067534.7 | 申请日： | 2019-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN112840344A | 公开（公告）日： | 2021-05-25 |
| 发明（设计）人： | S·K·乔哈尔;M·盖蒙;P·潘特尔 | 申请（专利权）人： | 微软技术许可有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F40/20 | 分类号： | G06F40/20;G06N7/00;G06N3/00 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人： | 姚杰 |
| 地址： | 美国华*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 一种用于将神经模型从第一语言转移为第二语言的任务不可知框架，该框架可以通过仅依赖于第一语言的标记的数据集合、两种语言之间的并行数据集合、标记的损失函数和未标记的损失函数来准确地形成第二语言的模型中的预测，来将计算和货币成本最小化。模型可以被联合训练，或在两阶段过程中被训练。 | ||
| 搜索关键词： | 利用 作为 监督 神经 任务 表示 模型 不可知 语言 转移 中的 计算 需求 最小化 | ||
【主权项】：
暂无信息
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