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[发明专利]语言模型的训练方法及装置-CN202011053142.6在审
发明人：庄毅萌 -专利权人：北京三星通信技术研究有限公司;三星电子株式会社
申请日： 2020-09-29 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：提供一种语言模型的训练方法及装置。该语言模型的训练方法包括：接收输入的训练数据，其中，训练数据包括给定词和所述给定词的上下文；基于所述给定词和所述给定词的上下文，生成训练数据在目标语言中的词的上下文相关向量的代理，并且基于所述给定词的上下文，生成训练数据在源语言中的上下文相关的词向量；基于词的上下文相关向量的代理和上下文相关的词向量确定源语言和目标语言的对齐概率作为损失函数；并且基于所述损失函数进行训练，从而实现跨语言对齐的目的，提高了语言模型的质量
语言模型训练方法装置

[发明专利]一种可选择上下文信息的篇章机器翻译系统及方法-CN202110383923.X在审
发明人：刘冉;张鹏;王本友 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-04-09 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本发明公开一种可选择上下文信息的篇章机器翻译系统及方法，包括源语言编码器、上下文编码器、上下文探测模块、上下文选择模块以及目标语言解码器。源语言编码器和上下文编码器均为Transformer模型的编码器，以获得句子编码。同时两者采用共享参数的方法，以加入更大范围的上下文信息；上下文探测模块可以判断当前输入的句子是否需要上下信息，而上下文选择模块可根据句子的不同选择不同的上下文句子。上下文探测模块和上下文选择模块都使用Gumble采样和连续的softmax函数实现端到端的离散判断。目标语言解码器基于Transformer模型的解码器，输出最终的翻译结果。本发明基于Transformer模型，缓解了篇章机器翻译神经网络模型中上下文范围固定的问题，提高了篇章翻译的效果。
一种可选择上下文信息篇章机器翻译系统方法

[发明专利]应用于角色扮演推理类游戏的大语言模型的训练方法-CN202310884926.0有效
发明人：汪骞;暴宇健;王芳 -专利权人：深圳须弥云图空间科技有限公司
申请日： 2023-07-19 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： A63F13/822 文献下载
摘要：本申请涉及虚拟游戏技术领域，提供了一种应用于角色扮演推理类游戏的大语言模型的训练方法。该方法包括：获取目标游戏的训练数据，并生成进行上下文字级别训练的第一自回归语言任务和进行上下文句级别训练的第二自回归语言任务，其中，目标游戏为角色扮演推理类；依据第一自回归语言任务，利用训练数据对大语言模型进行上下文字级别训练；依据第二自回归语言任务，利用训练数据对上下文字级别训练后的大语言模型进行上下文句级别训练；利用上下文字级别训练后的大语言模型在目标游戏为各个用户提供服务，收集各个用户对大语言模型提供服务的反馈，依据各个用户对大语言模型提供服务的反馈对大语言模型进行强化学习训练
应用于角色扮演推理游戏语言模型训练方法

[发明专利]自然语言处理方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202010065067.9有效
发明人：赵维真;礼慧;王德华;郭萌 -专利权人：文思海辉智科科技有限公司
申请日： 2020-01-20 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本申请涉及一种自然语言处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：接收上传的用户意图信息，用户意图信息包括已标注上下文以及已标注上下文对应的领域；根据已标注上下文的领域确定目标模型组件；初始化目标模型组件后，利用已标注上下文对目标模型组件进行意图训练，得到与用户意图信息对应的自然语言处理模型；接收与已标注上下文的领域相同的待处理上下文，利用自然语言处理模型对所述待处理上下文进行自然语言处理。
自然语言处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]用于虚拟个人助理的可扩展上下文感知的自然语言交互-CN202110141070.9在审
发明人： W.C.德利厄夫 -专利权人：英特尔公司
申请日： 2013-08-30 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明的主题是“用于虚拟个人助理的可扩展上下文感知的自然语言交互”。用于可扩展上下文感知的自然语言交互的技术包含具有若干上下文源模块的计算装置。上下文源模块可在向用户部署计算装置之后开发或安装。每个上下文源模块包含上下文捕获模块、语言模型、一个或多个数据库查询映射，并且可包含一个或多个用户接口元素映射。上下文捕获模块解释、生成并且存储上下文数据。计算装置的虚拟个人助理VPA索引语言模型，并生成用户请求的语义表示，其将请求的每个字与语言模型关联。VPA将用户请求翻译成数据库查询，并且可生成该请求的用户接口元素。
用于虚拟个人助理扩展上下文感知自然语言交互

[发明专利]用于虚拟个人助理的可扩展上下文感知的自然语言交互-CN201380078627.2在审
发明人： W.C.德利厄夫 -专利权人：英特尔公司
申请日： 2013-08-30 - 公布日： 2016-03-30 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：用于可扩展上下文感知的自然语言交互的技术包含具有若干上下文源模块的计算装置。上下文源模块可在向用户部署计算装置之后开发或安装。每个上下文源模块包含上下文捕获模块、语言模型、一个或多个数据库查询映射，并且可包含一个或多个用户接口元素映射。上下文捕获模块解释、生成并且存储上下文数据。计算装置的虚拟个人助理（VPA）索引语言模型，并生成用户请求的语义表示，其将请求的每个字与语言模型关联。VPA将用户请求翻译成数据库查询，并且可生成该请求的用户接口元素。
用于虚拟个人助理扩展上下文感知自然语言交互

[发明专利]基于翻译的自动输入方法、装置、设备及计算机存储介质-CN202110589881.5在审
发明人：李华阳;黄国平;刘乐茂;史树明 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06F40/47 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于翻译的自动输入方法、装置、设备及计算机可读存储介质；该方法包括：获取源语言文本和源语言文本的初始目标语言文本，初始目标语言文本包括经过确认的上下文文本和用于对上下文文本进行补充的输入字符；将源语言文本和上下文文本输入至训练好的词预测模型，得到预设词表中各个候选词的概率分布信息，词预测模型的训练数据包括无上下文训练数据、前缀上下文训练数据、后缀上下文训练数据和双侧上下文训练数据；基于输入字符和概率分布信息
基于翻译自动输入方法装置设备计算机存储介质

[发明专利]一种基于上下文表示增强的跨语言命名实体识别方法-CN202310758514.2在审
发明人：鉴萍;简林圳 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-06-26 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开一种基于上下文表示增强的跨语言命名实体识别方法，属于自然语言处理应用技术领域。本发明分别基于注意力分布损失和门控残差连接增强跨语言预训练模型在跨语言命名实体识别任务中的上下文表示，分为训练和预测两阶段，训练后用于预测，将跨语言预训练模型顶层编码器的自注意力模块得到的注意力分布中每个词对自身的注意力系数加入训练损失，减少模型对词语自身的关注，使得上下文表示中包含更多的上下文信息，采用门控残差连接模块作为跨语言预训练模型顶层编码器中接在自注意力模块后的残差连接模块，通过门抑制词语本身信息进入最终上下文表示的比例，提升上下文信息在上下文表示中的占比
一种基于上下文表示增强语言命名实体识别方法

[发明专利]解释语言调试方法及装置-CN200610170253.9无效
发明人：韩振富;许永利 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2006-12-21 - 公布日： 2007-08-22 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明涉及一种解释语言调试的方法及装置。本发明所述的方法包括：保存多个断点的上下文文件；选择需要跳转的断点，调用该断点的上下文文件，解释语言程序恢复到断点所在位置继续运行。本发明所述的装置包括：保存模块：用于在解释语言执行过程中，保存多个断点的上下文文件；恢复模块：调用该断点的上下文文件，使解释语言程序恢复到断点所在位置。本发明通过对解释语言程序上下文信息的保存和恢复，实现了在解释语言调试过程中快速跳转到解释语言程序断点所在位置继续运行，从而达到在低成本的条件下提高调试解释语言效率的目的。
解释语言调试方法装置

[发明专利]多语言自动摘要生成方法、装置、设备及存储介质-CN202011305070.X在审
发明人：周玉 -专利权人：北京中科凡语科技有限公司
申请日： 2020-11-20 - 公布日： 2021-02-12 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本公开提供了多语言自动摘要生成方法，包括：对多语言文档中的各个种类语言文档进行序列化编码，生成第一隐层向量序列及第二隐层向量序列；将第一隐层向量序列、第二隐层向量序列转化为第一上下文语义向量、第二上下文语义向量；基于第一上下文语义向量、第二上下文语义向量获得多语言上下文语义向量；基于第一编码器与解码器间的注意力分布及双语词典获取第一种类语言‑第二种类语言翻译概率分布，基于第二编码器与解码器间的注意力分布获取第二种类语言的复制概率分布；基于多语言上下文语义向量获得神经概率分布及决策概率分布；对翻译概率分布、复制概率分布、神经概率分布加权求和，获得词汇分布概率，生成多语言文档的摘要。
语言自动摘要生成方法装置设备存储介质

[发明专利]环境增强语言辅导-CN202310252617.1在审
发明人： B·W·坦普尔;D·W·查尔梅斯;T·G·索尔特 -专利权人：苹果公司
申请日： 2023-03-08 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G09B5/06 文献下载
摘要：本公开涉及环境增强语言辅导。促进在扩展现实(XR)环境中学习语言的设备、系统和方法。这能够涉及识别环境中的对象或活动、识别与用户或环境相关联的上下文，以及基于对象、活动或上下文来提供语言教学内容。在一个示例中，语言教学内容提供对应于对象、活动或上下文的单独的词、短语或句子。在另一示例中，语言教学内容请求对应于对象、活动或上下文的用户交互(例如，经由测验问题或教育游戏)。上下文能够用于确定是否或如何提供语言教学内容。例如，基于用户的当前语言学习课程(例如，本周的词汇表)，能够在环境中识别对应的对象或活动以用于提供语言教学内容。
环境增强语言辅导

[发明专利]模型的训练方法、文本摘要生成方法及相关设备-CN202310065714.X在审
发明人：杨森;蒋宁;肖冰;李宽 -专利权人：马上消费金融股份有限公司
申请日： 2023-01-13 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：预训练方法包括：获取样本应答文本及其在对话文本中关联的上下文文本；通过语言模型对上下文文本的掩码文本进行编码得到掩码表示向量；基于掩码表示向量预测上下文文本中被掩码的词语所在位置对应的预测词语信息和上下文文本关联的预测应答文本；通过语言模型对上下文文本中的句子进行编码得到句子的句向量，并确定上下文文本中相邻句子的句向量之间的相似度；基于被掩码的词语及预测词语信息、预测应答文本及样本应答文本、以及上下文文本中相邻句子的句向量之间的相似度，调整语言模型的模型参数。由此，训练所得的预训练语言模型能够准确表示文本，有利于提高下游任务效果。
模型训练方法文本摘要生成相关设备

[发明专利]一种视觉问答预测方法、系统及存储介质-CN202110136865.0在审
发明人：杨超;冯溯;蒋斌 -专利权人：湖南大学
申请日： 2021-02-01 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G06F16/532 文献下载
摘要：本发明公开了一种视觉问答预测方法、系统及存储介质，利用语言偏差构建一个联合损失函数去优化内容模块，上下文模块和最终的答案预测。这个联合损失函数包含内容损失，上下文损失和预测损失。内容损失用于优化内容模块的预测，以减少语言偏差带来的统计先验；上下文损失用于优化上下文模块的预测，以保留语言偏差带来的上下文先验；预测损失用于优化两个模块共同决定的预测答案分布。在这三个损失的联合作用下，模型能够在消除语言偏差和获取先验知识间取得一个平衡，具有更好的鲁棒性。
一种视觉问答预测方法系统存储介质

[发明专利]一种基于编程现场环境上下文的搜索方法-CN202011551429.1在审
发明人：张智轶;许云剑;黄志球;陶传奇;周玉倩 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2020-12-24 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06F8/72 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于编程现场环境上下文的搜索方法。包括以下步骤：获取编程现场环境上下文信息，包括编程人员的上下文信息、编程项目及任务的上下文信息、编程时间和环境的上下文信息；对获取的原始编程现场环境上下文信息，针对文本语言和形式语言进行不同的预处理并存储；利用K‑means算法对预处理后的编程现场环境上下文信息进行聚类分析，得到上下文信息之间的语义关系；利用层次聚类法对预处理后的编程现场环境上下文信息进行层次分析，获得上下文信息之间的显式关联和隐式关联关系本发明通过深度挖掘上下文信息间广泛、多样的语义关系，能够实现代码的精准推荐。
一种基于编程现场环境上下文搜索方法

[发明专利]一种基于不定长上下文的词向量生成方法-CN201710609471.6有效
发明人：王俊丽;王小敏;杨亚星 -专利权人：同济大学
申请日： 2017-07-25 - 公布日： 2020-08-14 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：一种基于不定长上下文的词向量生成方法。本发明涉及自然语言处理领域，特别涉及到基于不定长上下文的词向量生成方法。本发明的技术方案提出了一种不定长度的上下文划分策略和基于不定长上下文的词向量生成方法。这种策略利用标点符号把语料库划分成了长度不定，但语义完整的上下文。长度的不固定导致了传统的语言模型无法利用这种上下文生成词向量。为了应对这难题，本文结合卷积神经网络和循环神经网络设计了一个可以处理不定长上下文的语言模型F‑Model。经过实施结果分析，使用标点把语料库划分成语义完整的上下文可以提高词向量的质量。
一种基于不定长上下文向量生成方法

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