[发明专利]一种基于深度学习的古文预训练系统及其训练方法在审
| 申请号： | 202011094231.5 | 申请日： | 2020-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN112163410A | 公开（公告）日： | 2021-01-01 |
| 发明（设计）人： | 吕建成;田荟双;杨可心;屈茜;彭玺;刘权辉 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06F40/20 | 分类号： | G06F40/20;G06F40/151;G06F40/166;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 李林合 |
| 地址： | 610064 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的古文训练系统及其训练方法，属于古文训练的技术领域，包括预处理模块以及预训练模块；预处理模块，用于获取预训练的古文数据，并对古文数据进行预处理；预训练模块，用于根据预处理后的古文数据以及BERT‑base模型，利用完形填空任务训练得到古文预训练模型。本发明通过构建无标注的古文语料数据集，用于古文领域模型预训练，提出了一个古文领域的预训练模型AnchiBERT，该模型是基于BERT架构，在大量古文单语料数据集上训练而成，能够有效提升古文领域任务效果，包括古文理解任务和古文生成任务。本发明解决了现有技术中监督任务过度依赖于古文平行语料数据，且平行数据没那么容易获得的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 古文 训练 系统 及其 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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