[发明专利]基于多任务学习的前端文本分析方法有效
| 申请号： | 202210132522.1 | 申请日： | 2022-02-14 |
| 公开（公告）号： | CN114707503B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 黎天宇;张句;关昊天;王宇光 | 申请（专利权）人： | 慧言科技（天津）有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06N3/0442;G06N3/0464;G06F18/25;G06F16/35 |
| 代理公司： | 北京栈桥知识产权代理事务所(普通合伙) 11670 | 代理人： | 潘卫锋 |
| 地址： | 300384 天津市西青区天津华苑产业*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于多任务学习的前端文本分析方法，使用相同语料进行特征和结果标注，并使用CNN网络作为共享层对语料进行特征提取，然后分别放入两个Bi‑LSTM中并行训练，针对两个任务输出结果，具体包括以下步骤：S1、数据标注；S2、特征准备；S3、特征融合；S4、分类。本发明使用多任务学习方法将多音字预测和韵律预测任务相结合，实现了一个统一的端到端的文本处理模型，即提供统一的前端结构，以更快速、更轻松地构建高质量的普通话TTS系统。统一模型的训练可以使用相同的数据作为输入，可以直接从原始文本中同时预测多音字和韵律，可以将两个任务并行训练，减少了数据标注的工作量，也节约了训练成本，并同时输出两个结果，简化了训练过程。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 任务 学习 前端 文本 分析 方法 | ||
【主权项】：
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