[发明专利]基于多种词向量训练语言模型的方法、装置、设备及介质在审
| 申请号： | 202010479619.0 | 申请日： | 2020-05-29 |
| 公开（公告）号： | CN111737995A | 公开（公告）日： | 2020-10-02 |
| 发明（设计）人： | 李臻;李宇琨;孙宇 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京鸿德海业知识产权代理事务所(普通合伙) 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： | 本申请公开了一种基于多种词向量训练语言模型的方法、装置、设备及介质，涉及人工智能中的自然语言处理技术领域。具体实现方案为：将包括第一词掩码的第一样本文本语料输入语言模型，经所述语言模型输出所述第一词掩码的上下文向量；基于所述第一词掩码的上下文向量和第一词向量参数矩阵获取所述第一词掩码的第一概率分布矩阵，基于所述第一词掩码的上下文向量和第二词向量参数矩阵获取所述第一词掩码的第二概率分布矩阵；基于所述第一词掩码对应的词向量对所述语言模型进行训练。结合多种高质量词向量对语言模型进行训练，使语言模型学习到多源高质量的词义信息，增强语言模型的词义信息学习能力，提高语言模型的预测性能，避免基于字粒度学习引起信息泄露风险。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多种 向量 训练 语言 模型 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
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