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大箴(杭州)科技有限公司陳夢霏獲國家專利權(quán)

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龍圖騰網(wǎng)獲悉大箴(杭州)科技有限公司申請的專利對話評分模型的訓(xùn)練方法、裝置、模型及對話評分方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN114840652B

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202210423066.6,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F16/3329;該發(fā)明授權(quán)對話評分模型的訓(xùn)練方法、裝置、模型及對話評分方法是由陳夢霏;陳珺怡設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2022-04-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

對話評分模型的訓(xùn)練方法、裝置、模型及對話評分方法在說明書摘要公布了:本申請公開了一種對話評分模型的訓(xùn)練方法、裝置、模型及對話評分方法,其方法包括:構(gòu)建模型,該模型包括:BERT層、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層、第一和第二全連接層。BERT層、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層與第一全連接層依次連接,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層還通過第二全連接層連接回BERT層;將訓(xùn)練語料整理為多組按時序排列的對話文本,并將多組對話文本依次輸入所述對話評分初始模型,以每組對話文本為一時間步,對對話評分模型進(jìn)行循環(huán)訓(xùn)練,得到各組對話文本的第一評分;在每個時間步上,根據(jù)第一評分及訓(xùn)練語料的標(biāo)簽,對模型進(jìn)行參數(shù)更新。本申請極大程度上加強(qiáng)了對數(shù)據(jù)時序性的表達(dá);顯著提高了模型對長對話的處理能力。

本發(fā)明授權(quán)對話評分模型的訓(xùn)練方法、裝置、模型及對話評分方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種對話評分模型的訓(xùn)練方法,其特征在于,所述方法包括:構(gòu)建對話評分模型,所述對話評分模型包括:BERT層、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、第一全連接層和第二全連接層,其中,所述BERT層、所述循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與所述第一全連接層依次連接,所述循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的輸出端還通過所述第二全連接層連接所述BERT層的輸入端;將多輪對話訓(xùn)練語料整理為多組按時序排列的對話文本,并將多組對話文本依次輸入所述對話評分模型,以每組對話文本為一時間步,對所述對話評分模型進(jìn)行循環(huán)訓(xùn)練,得到各組對話文本的第一評分;在各時間步中,根據(jù)所述第一評分,以及所述訓(xùn)練語料的標(biāo)簽,對對話評分模型進(jìn)行參數(shù)更新,得到所述對話評分模型。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)@麢?quán)人大箴(杭州)科技有限公司,其通訊地址為:310000 浙江省杭州市拱墅區(qū)古運(yùn)路85號古運(yùn)大廈四層491室;或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。

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