[发明专利]一种基于注意力和有效程度的BERT模型打分方法在审

专利信息
申请号: 202111640662.1 申请日: 2021-12-29
公开(公告)号: CN114330556A 公开(公告)日: 2022-04-12
发明(设计)人: 徐嘉昊;张帆 申请(专利权)人: 绍兴兰红智能科技有限公司
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06F16/215;G06F40/279;G06F40/30
代理公司: 绍兴市寅越专利代理事务所(普通合伙) 33285 代理人: 潘敏
地址: 312000 浙江省绍兴市*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明涉及打分方法技术领域,具体涉及一种基于注意力和有效程度的BERT模型打分方法,包括以下步骤:(1)取待打分的数据集,将数据集进行有效程度的预处理,(2)在BERT模型的网络层后,引入注意力机制,(3)采用引入注意力机制的BERT模型,对预处理后的数据集进行打分处理;本发明针对待打分的数据集,通过对数据清洗,能够有效的去除数据中的无关符号,有效的提升了数据集中数据的有效程度,采用具有很强特征抽取能力的BERT模型进行打分处理,并在BERT模型中引入注意力机制,极大的提升了BERT模型的性能,可以关注句子中不同类别的语义信息,能够在提升注意力和有效程度的基础上,有效的实现打分的准确性以及速度。
搜索关键词: 一种 基于 注意力 有效 程度 bert 模型 打分 方法
【主权项】:
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