[发明专利]一种基于预训练模型的自然语言理解方法在审
| 申请号： | 202010458292.9 | 申请日： | 2020-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN111611800A | 公开（公告）日： | 2020-09-01 |
| 发明（设计）人： | 陈晓飞 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06F40/30 |
| 代理公司： | 北京华际知识产权代理有限公司 11676 | 代理人： | 李厅 |
| 地址： | 浙江省杭州市江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于预训练模型的自然语言理解方法，S1、在使用前先通过预训练模型系统中的词意输入及输出模块来输入各种词语对应的词意，此时数值特征化设定模块会对每一个词语以及对应的词意进行数字编号，本发明涉及语言理解技术领域。该基于预训练模型的自然语言理解方法，提前建立预训练模型，在对语言进行理解识别时，将语言分割成多个词段，每个词段都对应一个特征数值，提高了数据的传输效率，根据特征数值以及之前预设的特征数值进行匹配，从而能够对语言进行细致化的理解，在对接收的语言理解之后，能够根据语言接收场景和使用者说话时语气对语言的理解进行两次微调，进一步提高了语言理解的精准性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 训练 模型 自然语言 理解 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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