数据到文本生成模型的训练方法和装置.pdf
雨星****萌娃
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数据到文本生成模型的训练方法和装置.pdf
本申请实施例提供了一种数据到文本生成模型的训练方法和装置。该训练方法包括:获取第一训练数据,第一训练数据包括第一结构化数据和第一结构化数据对应的目标文本;获取第一结构化数据输入第一预设神经网络模型之后第一预设神经网络模型输出的预测文本;获取预测文本与目标文本之间的第一损失值;获取预测结构化数据与第一结构化数据之间的第二损失值,根据第一损失值和第二损失值确定目标损失值;根据目标损失值调整第一预设神经网络模型的参数,获得目标神经网络模型;向目标设备发送目标神经网络模型。本申请提供的技术方案,可以升生成的文本与
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本申请提供一种文本生成模型的训练方法、文本生成方法和装置,其中,该训练方法包括:根据预设汉语语言模型,从目标文本中提取得到候选卖点,根据候选卖点,构建卖点候选集,从目标文本中选取得到目标卖点短语,根据卖点候选集和目标卖点短语,对预设文本生成模型进行训练。该技术方案中,通过预先使用预设汉语语言模型对目标文本进行短语提取,得到候选卖点候选集,并与目标卖点短语构成训练数据对,对预设文本生成模型进行训练,不需要使用大量的训练数据,并且训练得到的预设文本生成模型不会出现幻觉,具有较好的输出效果。
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本发明公开了基于指针生成网络的数据到文本的生成模型,包括(1)建立输入层;(2)建立属性注意力机制;(3)建立指针生成网络;(4)建立覆盖机制;(5)建立注意力分布门控;(6)进行训练等步骤。本发明提供基于指针生成网络的数据到文本的生成模型,能够提供基于指针生成网络的数据到文本的生成模型,利用指针生成网络中的拷贝机制解决数据到文本生成中的严重的未登录词和稀有词问题,且引入槽‑值对数据的结构语义知识从而更好地对齐属性和值,在此基础上,不仅引入覆盖机制使模型更多地关注未表达的属性值在一定程度上保证表达的完整性
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本申请实施例提供了一种文本生成模型的训练方法和装置。本申请提出的方法包括:获取第一神经网络模型;对第一神经网络模型中的编码器的输入关系进行调整,得到第二神经网络模型,所述第二神经网络模型中的第L个编码器用于接收第L‑M个编码器输出的特征向量;使用训练数据对第二神经网络模型进行训练,获得第三神经网络模型;向目标设备发送所述第三神经网络模型。本申请提供的方法,可以提升生成文本时的速度。
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本说明书实施例提供文本生成模型的训练方法、生成文本的方法以及各自装置,其中所述文本生成模型的训练方法包括:获得文本生成模型,以及具有文本相关性的多个任务各自的样本,其中,文本生成模型包括多个训练阶段,每个训练阶段对应不同训练目标,样本具有标注精度等级;针对每个训练阶段,根据多个任务各自的样本中,与该训练阶段的训练目标匹配的标注精度等级的样本,获得该训练阶段的样本集;针对多个训练阶段中的第一个训练阶段,利用该第一个训练阶段的样本集对所述文本生成模型进行训练,得到更新的文本生成模型;针对第一个训练阶段之后的任