[发明专利]基于GPT网络模型的短文本现代文转古文的迁移方法在审
| 申请号： | 202211219326.4 | 申请日： | 2022-10-08 |
| 公开（公告）号： | CN115630135A | 公开（公告）日： | 2023-01-20 |
| 发明（设计）人： | 蒋哲峰;曹肖攀;张文浩;吴磊 | 申请（专利权）人： | 中电万维信息技术有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/31;G06F40/151;G06N3/0499;G06N3/084 |
| 代理公司： | 兰州嘉诺知识产权代理事务所(普通合伙) 62202 | 代理人： | 张鹏 |
| 地址： | 730000 甘肃省兰州市城关*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： | 本发明涉及自然语言处理技术领域，具体为基于GPT网络模型的短文本现代文转古文的迁移方法，包括步骤有构造现代文‑古文训练数据集；建立词表；数据和模型适配；构建GPT网络模型结构；训练模型；模型预测，最终输出结果；本发明使用GPT网络模型实现了现代文转古文，只需将现代文和古文通过分隔符[SEP]拼接输入模型，进行模型训练即可完成，而GPT网络模型只是Transoformer的解码器部分，比Transformer实现更简单，相比传统的通过词典或者语法分析的文本风格迁移方法，不需要投入额外的管理成本。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 gpt 网络 模型 文本 现代文 古文 迁移 方法 | ||
【主权项】：
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