[发明专利]一种基于知识增强的文本生成模型及其训练方法在审
| 申请号： | 202210866196.7 | 申请日： | 2022-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN115345169A | 公开（公告）日： | 2022-11-15 |
| 发明（设计）人： | 姜怀臣;张毅阳;李冬冬 | 申请（专利权）人： | 临沂中科好孕智能技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06F40/216;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/36 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 276023 山东省临沂市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于知识增强的文本生成模型，用于根据输入文本序列生成与之相关的文本序列，该模型包括编码模块和解码模块，编码模块包括：编码单元，用于将输入文本序列中的每个词编码为隐藏向量，根据每个词隐藏向量得到该词的第一语义向量；知识图谱注意力单元，用于基于知识图谱获得与每个词对应的知识图谱向量，并将每个词的知识图谱向量与该词的第一语义向量拼接得到每个词的第二语义向量；第一变分采样单元，用于对第二语义向量进行变分采样，得到第一隐空间向量；回归采样变换单元，用于对第一隐空间向量进行自回归采样，得到第二隐空间向量；解码模块包括：解码单元，用于根据第二隐空间向量进行解码生成与输入文本序列相关的文本序列。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 知识 增强 文本 生成 模型 及其 训练 方法 | ||
【主权项】：
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