問(wèn)答模型的訓(xùn)練方法、計(jì)算機(jī)設(shè)備以及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN202010388307.9 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開(kāi)（公告）號(hào) | CN111737426A | 公開(kāi)（公告）日 | 2021-06-01 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN111737426A | 申請(qǐng)公布日 | 2021-06-01 |
| 分類(lèi)號(hào) | G06F16/332;G06F16/33;G06N3/04;G06N3/08 | 分類(lèi) | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 黃薇屹;楊敏;曲強(qiáng);姜青山;賀倩明 | 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人 | 深圳得理科技有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 深圳市威世博知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） | 代理人 | 黎堅(jiān)怡 |
| 地址 | 518055 廣東省深圳市南山區(qū)深圳大學(xué)城學(xué)苑大道1068號(hào) | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本申請(qǐng)公開(kāi)了問(wèn)答模型的訓(xùn)練方法、計(jì)算機(jī)設(shè)備以及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。該問(wèn)答模型的訓(xùn)練方法包括：建立文本匹配模型和元學(xué)習(xí)模型，文本匹配模型和元學(xué)習(xí)模型具有相同的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；獲取測(cè)試任務(wù)和多個(gè)不同的訓(xùn)練任務(wù)；分別基于多個(gè)不同的訓(xùn)練任務(wù)各自的第一匹配損失來(lái)更新元學(xué)習(xí)模型的元網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，第一匹配損失用于表示多個(gè)不同的訓(xùn)練任務(wù)各自的文本匹配模型的匹配誤差；利用更新后的元網(wǎng)絡(luò)參數(shù)生成文本匹配模型的初始參數(shù)，并使用測(cè)試任務(wù)對(duì)文本匹配模型進(jìn)行訓(xùn)練以更新文本匹配模型的初始參數(shù)，將經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后所得到的文本匹配模型作為問(wèn)答模型。通過(guò)上述方式，本申請(qǐng)的問(wèn)答模型能夠應(yīng)用于少樣本的問(wèn)答領(lǐng)域中，并提高問(wèn)答對(duì)匹配的準(zhǔn)確性。 |
