基于多模态的文本生成方法、模型训练方法和装置.pdf
雨星****萌娃
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本公开提供了一种多模态分类模型生成方法和装置,涉及人工智能技术领域。该方法的一具体实施方式包括:获取预置的样本集,样本包括至少两个不同模态的子样本;获取预先建立的多模态融合网络,多模态融合网络包括:门限模块、模态融合模块以及至少两个分别对不同模态数据进行分类的分类模型;从样本集中选取样本;将该样本的不同模态的子样本分别输入至与各模态对应的分类模型,得到各个分类模型输出的特征向量,通过门限模块提取所有的特征向量的门限向量,并将所有的特征向量和门限向量输入模态融合模块,若多模态融合网络满足训练完成条件,则将多
文本生成模型的训练方法、文本生成方法和装置.pdf
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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文本生成模型的训练方法、生成文本的方法以及各自装置.pdf
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