

语言转换模型的训练方法及装置.pdf
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语言转换模型的训练方法及装置.pdf
本申请实施例提供了一种语言转换模型的训练方法及装置,包括:获取数据表中的数据元素;生成用于查询数据元素的结构化查询语句样本和自然语句样本,自然语句样本中的词语与数据表中的数据元素之间具有映射关系;基于数据元素、自然语句样本、结构化查询语句样本和映射关系,对初始语言转换模型进行训练,得到目标语言转换模型。本申请中整个训练数据生成过程降低了人工参与度,提高了训练数据的生成效率和质量。另外,本申请可以基于数据表的数据元素与自然语句中的词语之间的显性的映射关系,进行语言转换模型的训练,从而使得训练过程中可以有效挖
语言转换模型的训练方法、转换方法、装置、设备和介质.pdf
本发明公开了一种语言转换模型的训练方法、转换方法、装置、设备和介质,属于计算机技术领域,解决了由于模型结构复杂而导致的模型训练难度大的问题。该方法包括:将自然语言查询序列和语义匹配的关联表格中的列名信息拼接为长序列信息;基于长序列信息训练预先构建的语言转换模型,得到训练后的语言转换模型,语言转换模型用于确定自然语言序列和结构化查询语言序列的对应关系,结构化查询语言序列中包括选择子句和条件子句,在语言转换模型的模型训练过程中,第一解码器用于根据选择子句的特征确定选择子句的预测结果,第二解码器用于根据条件子句
语音转换模型训练方法及装置、语音转换方法及装置.pdf
本发明涉及语音转换领域的语音转换模型训练方法及装置、语音转换方法及装置,模型训练方法,包括步骤:获取第一语音和与所述第一语音内容相同的文本数据,以所述文本数据计算第一内容特征;提取第一语音的频谱特征,输出第一频谱特征,通过所述第一频谱特征计算第一说话人特征和第一隐变量;将所述第一隐变量和所述第一说话人特征输入流模型,以所述第一说话人特征为条件,计算输出第二说话特征,以第二说话特征和第一内容特征计算损失函数,提取达到预设优化参量后的第一隐变量,将优化后的第一隐变量输入解码器得到预测语音。本发明技术很好地保留
语言模型的训练方法及装置.pdf
提供一种语言模型的训练方法及装置。该语言模型的训练方法包括:接收输入的训练数据,其中,训练数据包括给定词和所述给定词的上下文;基于所述给定词和所述给定词的上下文,生成训练数据在目标语言中的词的上下文相关向量的代理,并且基于所述给定词的上下文,生成训练数据在源语言中的上下文相关的词向量;基于词的上下文相关向量的代理和上下文相关的词向量确定源语言和目标语言的对齐概率作为损失函数;并且基于所述损失函数进行训练,从而实现跨语言对齐的目的,提高了语言模型的质量。
语音转换模型训练方法、语音转换方法及装置、设备.pdf
本申请涉及语音处理技术领域,提供了一种语音转换模型训练方法、语音转换方法及装置、设备,语音转换模型训练方法包括:获取第一说话者说话的第一语音音频样本和第二语音音频样本、第二说话者说话的第三语音音频样本,并将其输入到语音转换模型得到对应的第一说话人特征向量、第二说话人特征向量以及第三说话人特征向量,确定第一说话人特征向量与第二说话人特征向量之间的第一相似度值,第三说话人特征向量与第一说话人特征向量或者第二说话人特征向量之间的第二相似度值,并以最大化第一相似度值,最小化第二相似度值为训练目标,对语音转换模型进