腾讯科技(深圳)有限公司蒋乐怡获国家专利权
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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利文本信息处理模型训练方法、装置、以及存储介质获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN117112781B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210518753.6,技术领域涉及:G06F16/35;该发明授权文本信息处理模型训练方法、装置、以及存储介质是由蒋乐怡设计研发完成,并于2022-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本文本信息处理模型训练方法、装置、以及存储介质在说明书摘要公布了:本发明提供了一种文本信息处理模型训练方法、文本信息处理方法、装置、电子设备、软件程序、存储介质,可应用的场景包括但不限于地图、导航、自动驾驶、车联网、车路协同等使用环境,方法包括:对文本信息进行概率预测处理,得到文本信息的文本嵌入特征向量和预测概率分布信息;通过文本处理模型的深度神经网络,对标签信息进行概率预测处理,得到标签信息的标签嵌入特征向量;通过文本处理模型的独热编码网络,对标签信息进行独热编码处理,得到标签信息的独热编码特征向量;计算实际概率分布信息;基于预测概率分布信息和实际概率分布信息,调整文本处理模型的损失函数,由此,可以节省文本处理模型的训练时间,提升文本处理模型的分类精确度。
本发明授权文本信息处理模型训练方法、装置、以及存储介质在权利要求书中公布了:1.一种文本信息处理模型训练方法,其特征在于,所述方法包括: 响应于文本信息处理请求,获取文本信息和标签信息; 通过文本处理模型的文本预测网络,对所述文本信息进行概率预测处理,得到所述文本信息的文本嵌入特征向量和预测概率分布信息; 基于标签嵌入特征向量的索引信息,确定所述标签嵌入特征向量的维度数量; 根据所述标签信息的类型数量和所述维度数量,计算所述标签信息的标签信息矩阵; 通过所述文本处理模型的深度神经网络的嵌入层网络,对所述标签信息矩阵进行嵌入处理,得到所述标签信息的标签嵌入特征向量; 通过所述文本处理模型的独热编码网络,对所述标签信息进行独热编码处理,得到所述标签信息的独热编码特征向量; 对所述文本嵌入特征向量和所述标签嵌入特征向量的乘积进行非线性变换处理,得到所述文本嵌入特征向量和所述标签嵌入特征向量的相似度,基于所述相似度,对所述独热编码特征向量进行向量平滑处理,得到实际概率分布信息; 基于所述预测概率分布信息和所述实际概率分布信息,调整所述文本处理模型的损失函数,以实现通过所述文本处理模型得到待处理文本信息的分类结果,其中,所述通过所述文本处理模型得到待处理文本信息的分类结果,包括:通过所述文本处理模型的编码器,确定与所述待处理文本信息所对应的至少一个词语级的隐变量;通过所述文本处理模型的解码器,根据所述至少一个词语级的隐变量,生成与所述词语级的隐变量相对应的分类结果以及所述分类结果的被选取概率;根据所述文本分类结果的被选取概率,选取至少一个所述分类结果。
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