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[发明专利]参数高效训练方法、装置及存储介质-CN202310261704.3在审
发明人： 王雅圣;张正彦;刘知远 -专利权人：华为技术有限公司;清华大学
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请涉及神经网络技术领域，尤其涉及一种参数高效训练方法、装置及存储介质。所述方法包括：获取预训练完成的语言模型，语言模型包括m个神经元各自对应的第一参数；根据语言模型和训练语料集进行训练，得到m个神经元各自对应的第二参数；当获取到少样本学习任务时，确定少样本学习任务对应的n个神经元；根据n个神经元各自对应的第二参数，对少样本学习任务进行初始化和参数训练。本申请实施例通过对于某个下游的少样本学习任务确定对应的神经元，而针对每一个神经元，已经预训练可以激活该神经元对应的参数，那对于该少样本学习任务，使用这些预训练好的参数，可以大幅提高在该任务上的训练效率以及少样本或者零样本的能力。
参数高效训练方法装置存储介质

[发明专利]数据标注的方法、AI开发平台、计算设备集群和存储介质-CN202210855348.3在审
发明人：李明磊;糜飞;陈志毅;王雅圣;邓晓峰;怀宝兴 -专利权人：华为云计算技术有限公司
申请日： 2022-07-19 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06N5/043 文献下载
摘要：本申请提供了一种数据标注的方法、AI开发平台、计算设备集群，方法可以由AI开发平台执行，首先，AI开发平台可以基于用户输入的提示模板和提前部署AI平台中的基础模型，对第一数据集进行数据标注，然后，生成显示界面以向所述第一用户显示第一数据集中的难例集，最后，AI平台根据所述第一用户对所述第一难例集的标注进行确认后的结果，对所述基础模型进行训练，以得到更新后的基础模型。该方法可以降低对初始标注数据的依赖、数据标注所需的人力成本，该方法还能通过难例挖掘的确认结果，对部署在AI开发平台中的这个基础模型进行更新，让基础模型持续新知识，使得基础模型能力越来越强，推理效率越来越高。
数据标注方法 ai 开发平台计算设备集群存储介质

[发明专利]一种数据处理方法及相关设备-CN202210111721.4在审
发明人：周平义;任晓哲;王雅圣;何彬;蒙新泛;蒋欣 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2022-01-29 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能领域，公开了一种数据处理方法，方法包括：通过目标神经网络，处理目标数据，以得到数据处理结果，目标神经网络的目标header用于通过第一变换矩阵对第一子数据对应的第一向量进行处理，以及通过第二变换矩阵对第一子数据对应的第二向量进行处理；第一向量对应于第一子数据在目标数据中的位置信息，第二向量对应于第一子数据的语义信息。本申请将位置向量所对应的变换矩阵的矩阵尺寸大小设置为小于语义向量所对应的矩阵的尺寸大小，也就是第一变换矩阵的尺寸小于第二变换矩阵的尺寸。可以降低位置信息之间的关联度计算时所采用的变换矩阵的尺寸大小，从而降低了模型在推理或者训练过程中的计算资源的开销。
一种数据处理方法相关设备

[发明专利]一种数据处理方法及其装置-CN202310227307.4在审
发明人：郭寅鹏;肖猛;王雅圣 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：一种数据处理方法，涉及人工智能领域，包括：获取第一文本，所述第一文本为程序代码；根据所述第一文本，通过第一神经网络，预测第一编辑位置以及编辑动作类型；根据所述第一编辑位置以及所述第一文本中处于所述第一编辑位置的上下文代码，通过自然语言生成模型，预测所述第一编辑位置对应的目标代码。本申请通过第一神经网络来预测代码中需要进行编辑的位置以及编辑的动作，之后基于编辑信息来进行代码合成，进而可以实现编辑位置的预测，从而实现代码的编辑，此外，除了可以实现代码编辑的功能之外，还可以兼容基于编辑的多任务代码生成，例如、代码补全、代码插入、代码摘要生成等。
一种数据处理方法及其装置

[发明专利]一种模型结构的确定方法及相关装置-CN202310228636.0在审
发明人：王亚岛;王雅圣;张震;刘知远 -专利权人：华为技术有限公司;清华大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：一种模型结构的确定方法，应用于人工智能技术领域。在该方法中，在预训练模型中增加多个候选网络结构来得到第一模型后，通过预先设定性能约束条件来约束第一模型的网络结构搜索过程，能够得到第一模型中每个候选网络结构的选择概率，且保证基于该选择概率所选出来的需新增的网络结构满足性能约束条件。这样一来，在基于各个候选网络结构的选择概率来选择在预训练模型中实际需要增加的网络结构时，则能够选择到性能消耗量合适的网络结构，使得通过增加网络结构所得到的第二模型所消耗的性能资源满足设备要求。
一种模型结构确定方法相关装置

[发明专利]一种确定回复语句的方法及装置-CN202111205658.2在审
发明人：何彬;王雅圣;李一同;糜飞 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2021-10-15 - 公布日： 2023-04-21 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请公开了一种确定回复语句的方法，所述方法包括：获取待回复的第一用户语句；根据所述第一用户语句，通过状态确定网络确定所述第一用户语句的第一状态信息，所述第一状态信息包括所述第一用户语句的第一对话类别，并将所述第一用户语句以及所述第一对话类别，输入至语句生成网络，得到所述第一用户语句对应的回复语句。本申请通过状态确定网络识别出用户对话的对话类别，并针对于不同的对话类型，复用对话生成网络来生成对应的回复语句，相当于可以采用同一个模型来处理不同对话类型的用户语句，降低了对话系统的模型复杂度以及模型大小。
一种确定回复语句方法装置

[发明专利]一种数据处理方法及相关装置-CN202211214438.0在审
发明人：任晓哲;周平义;蒙新泛;王雅圣;魏建生;蒋欣;苏腾 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：一种数据处理方法，应用于人工智能领域，方法包括：根据目标映射关系，确定目标词向量对应的一个或多个目标网络单元以及存储地址，存储地址对应的存储空间位于计算单元之外的存储空间；从存储空间中获取一个或多个目标网络单元；根据目标词向量，通过计算单元执行根据一个或多个目标网络单元构建的神经网络对应的训练过程。本申请中由于大规模模型中的目标网络单元存储在计算单元之外的存储位置，在当前的训练样本为对应的词向量时，从计算单元之外的存储位置中提取对应的一个或多个目标网络单元，由于计算单元之外的存储位置的存储空间可以设置的较大，通过存算分离，可以提高训练时大规模模型自身的大小，并增加大规模模型的可扩展性和灵活度。
一种数据处理方法相关装置

[发明专利]语言处理方法、装置及存储介质-CN202211448071.9在审
发明人：王亚岛;蒋欣;糜飞;王雅圣 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请涉及自然语言处理领域，尤其涉及一种语言处理方法、装置及存储介质。所述方法包括：获取目标语言处理任务的待处理文本和第一提示信息，第一提示信息为任意长度的文本序列；将第一提示信息编码成第二提示信息，第二提示信息为固定长度的向量组；将第二提示信息与待处理文本进行拼接处理，得到拼接后的待处理文本；将拼接后的待处理文本输入至预先训练完成的目标语言模型中进行处理。本申请实施例设计并实现了一种方案，将任意长度的第一提示信息编码成固定长度的第二提示信息，将第二提示信息与待处理文本进行拼接后进行语言处理，解决了提示信息的长度严重受限于预训练语言模型的输入最大长度的问题，提升了语言处理效果。
语言处理方法装置存储介质

[发明专利]缺失语义补全方法及装置-CN201910428203.3有效
发明人：曾毓珑;魏建生;王雅圣;邓利群;崔安颀 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2019-05-21 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了人工智能领域自然语言处理领域中的一种缺失语义补全方法，包括：获取提问语句及历史对话语句；获取提问语句中的待消解项的位置信息，根据历史对话语句和待消解项的位置信息对提问语句的待消解项进行消解，以得到消解后的提问语句；确定提问语句中是否有成分被省略，若提问语句中有成分被省略，则根据历史对话语句将省略的成分补全，以得到省略补全的提问语句；对消解后的提问语句和省略补全的提问语句进行融合，以得到融合后的提问语句；从消解后的提问语句、省略补全的提问语句和融合后的提问语句中确定目标补全提问语句。本发明的方法适用于各种缺失语义补全的应用场景，有利于提高补全提问语句中缺失语义的准确性及效率。
缺失语义方法装置

[发明专利]一种语音信息处理的方法和装置-CN201811077551.2有效
发明人：孟笑君;王雅圣;张旸;魏建生;邓利群;包飞;黄雪妍;梁伟宁 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2018-09-15 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G10L25/30 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术，提供一种语音信息处理方法。在该方法中，信息处理设备接收语音信息，获取所述语音信息的语音情感极性结果和所述语音信息的语义情感极性结果，并根据所述语音情感极性结果和所述语义情感极性结果，获取所述语音信息对应的一个或多个表情信息。本发明提供的方法根据语音信息的语音和语义两方面的情感极性结果为语音信息获取表情信息，能够更准确地确认语音信息传递的感情，提高了为所述语音信息匹配表情信息的准确度。
一种语音信息处理方法装置

[发明专利]语音合成方法、装置和计算机可读存储介质-CN202010071427.6有效
发明人：邓利群;张旸;郑念祖;王雅圣 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-01-21 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G10L13/027 文献下载
摘要：本申请提供了一种语音合成的方法、装置和计算机可读存储介质，涉及人工智能领域，具体涉及语音识别领域中的一种语音合成技术。该方法包括：获取第一用户的待处理数据，通过目标模型对待处理数据进行处理，获得第一数据，其中，目标模型是基于第一用户的个性化训练数据对基础声学模型的第一子模型训练后得到的，向数据处理设备发送第一数据，以及接收处理结果，该处理结果是数据处理设备基于基础声学模型的第二子模型对第一数据进行处理获得的。本申请通过终端和数据处理设备相结合的数据处理的方法，降低了对数据处理设备存储模型和运算能力的要求，从而大大降低个性化语音合成的部署和实现成本。
语音合成方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]文本信息的处理方法及装置、计算机设备和可读存储介质-CN202010078977.0有效
发明人：邓利群;魏建生;张旸;王雅圣;孙文华 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-02-03 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种文本信息的处理方法及装置、计算机设备和可读存储介质，适用于人工智能领域的情感语音合成，本申请实施例方法在为文本中的语句确定情感类别的过程中，不仅考虑了为该语句个体所预测的情感类别，还考虑了语句所在文本的整体情感类别，按照本申请实施例提供的方法为文本中语句生成语音信息，有利于为文本生成更加符合人的情感表达习惯的语音信息，提高智能语音设备的拟人程度。
文本信息处理方法装置计算机设备可读存储介质

[发明专利]一种网络训练方法、数据处理方法及相关设备-CN202111058068.1在审
发明人：郑念祖;邓利群;王雅圣 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2021-09-09 - 公布日： 2022-01-18 - 主分类号： G10L13/08 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种网络训练方法、数据处理方法及相关设备，用于语音合成场景。本申请实施例方法包括：获取第一文本以及与第一文本对应的第一语音；获取第一文本的第一音素序列；基于注意力机制获取第一语音与第一音素序列的对应关系；基于动态规划方法修正对应关系得到第一音素序列中各音素的第一时长信息；基于第一音素序列与第一时长信息训练第一预测网络，得到训练好的第一预测网络，训练好的第一预测网络用于预测待处理文本中各音素的时长信息。由于动态规划可以通过单调性等方式推断出未对齐的音素，通过注意力机制与动态规划方法得到音素的时长信息，从而减少音素的遗漏或错位，提升应用于语音合成场景中合成语音的听感。
一种网络训练方法数据处理相关设备

[发明专利]文本数据的处理方法、神经网络的训练方法以及相关设备-CN202111088859.9在审
发明人：孟笑君;王雅圣;蒋欣;刘群 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2021-09-16 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本申请实施例公开一种文本数据的处理方法、神经网络的训练方法以及相关设备，该方法可用于人工智能领域的文本数据的处理领域中。方法包括：获取待处理文本，待处理文本包括多个字符；通过目标模型对待处理文本进行处理，得到预测结果，预测结果用于指示将待处理文本拆分为多个目标字符集合，预测结果还包括多个第一标签，一个第一标签用于指示一个目标字符集合的语义，多个第一标签用于确定待处理文本的意图。可以将叠字或语气助词拆分至另一个目标字符集合中，即使整个待处理文本中存在叠字或语气助词等，也能够实现对待处理文本的意图的理解，也即提供了一种更具有泛化能力的自然语言理解的方法。
文本数据处理方法神经网络训练以及相关设备

[发明专利]一种查找方法及装置-CN201680090513.3有效
发明人： 王雅圣;张旸;张洪波 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2016-10-27 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：一种查找方法及装置，涉及人工智能领域中的自然语言处理技术领域，解决了现有技术确定出的专业领域的文本的参考文本准确度较低的问题。该方法包括：获取当前待分析的目标案例中的n个命名实体(S300)；确定第一特征和第二特征(S301)；根据第一特征和第二特征，按照预设的向量生成规则生成目标案例对应的目标特征向量(S302)；获取数据库中每个历史案例以及每个历史案例对应的特征向量(S303)；分别计算目标特征向量与每个历史案例对应的特征向量之间的相似度，选取相似度结果满足预设条件的历史案例作为参考案例(S304)。
一种查找方法装置

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