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- [发明专利]问题生成模型训练方法、问题生成方法-CN202010632697.X有效
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朱少华;俞凯;缪庆亮
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思必驰科技股份有限公司
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2020-07-02
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2022-07-08
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G06F16/332
- 本发明公开一种问题生成模型训练方法,包括:对样本数据集中的样本数据进行预处理,样本数据包括输入文本、问题和答案,预处理包括确定样本数据中问题的问题类型;采用ALBERT对输入文本和问题进行分词处理;将分词处理后的输入文本和问题类型输入至编码器,并获取编码器的输出隐层状态;将分词处理后的问题输入至解码器,并获得解码器的输出隐层状态;根据编码器的输出隐层状态、解码器的输出隐层状态和ALBERT的隐层状态确定预设字典中的每个字的生成概率。本发明通过对问题进行分类确定问题类型,并将问题类型和输入文本一并作为编码器的输入来进行模型训练,可以让生成的问题更加流畅且提问更有针对性。
- 问题生成模型训练方法
- [发明专利]问题生成方法-CN202010570508.0有效
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朱少华;缪庆亮;俞凯
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思必驰科技股份有限公司
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2020-06-19
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2022-07-08
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G06F16/332
- 本发明公开一种问题生成方法,包括:对阅读理解数据集中的阅读理解数据进行预处理;将问题生成数据输入至编码器,并获取编码器隐层状态;将相应于所述问题生成数据的问题输入至解码器,并获取解码器隐层状态;基于所述编码器隐层状态和所述解码器隐层状态确定预设词典中的词的生成概率;根据当前时刻的上下文向量、解码器隐层状态和解码器输入确定当前时刻的词生成概率;根据所述词的生成概率和所述当前时刻的词生成概率确定词的概率分布。本发明解决了现有技术中依赖于一个固定的词典,不能生成不在词典中的词,导致生成的问题不流畅的问题。
- 问题生成方法
- [发明专利]问题生成的方法和装置-CN202211714287.5有效
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嵇望;安毫亿;陈默;张羽;梁青
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杭州远传新业科技股份有限公司
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2022-12-30
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2023-04-11
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G06F16/9535
- 本发明实施例公开了一种问题生成的方法和装置。该问题生成的方法包括:依据标准问题,获取标准问题的词语级向量;通过对用户画像和用户行为轨迹进行编码,得到用户画像的特征向量和用户行为轨迹的特征向量;依据标准问题点击详情、标准问题对应的多级标签体系、词语级向量、用户画像的特征向量和用户行为轨迹的特征向量对问题推荐模型进行训练,得到训练后的问题推荐模型;依据用户请求信息中的用户行为轨迹和用户画像通过训练后的问题推荐模型从标准问题数据集中得到目标问题。本发明提供的方案能够实现有效捕捉层级依赖关系,通过共享信息,相互补充来提升问题推荐的精确度的技术效果。
- 问题生成方法装置
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