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申请/专利权人：北京有竹居网络技术有限公司
摘要：本公开实施例公开了标点符号预测模型的生成方法、装置和电子设备。该方法的一具体实施方式包括：获取文本集合，其中，文本集合中的文本带有标点符号；针对文本集合中的每个文本，利用该文本，生成不带标点符号的文本序列和标点符号序列，组成第一样本，对文本序列中的文本进行掩码处理，将掩码处理后的文本序列和被掩码的字符序列组成第二样本，其中，文本序列中的每个对象为该文本中的字符；基于第一样本和对应的第二样本，对预先训练的语言模型进行训练，得到再训练的语言模型；基于第一样本，对再训练的语言模型进行训练，得到标点符号预测模型。该实施方式提高了标点符号预测的准确性。
主权项：1.一种标点符号预测模型的生成方法，其特征在于，包括：获取文本集合，其中，所述文本集合中的文本带有标点符号；针对所述文本集合中的每个文本，利用该文本，生成不带标点符号的文本序列和标点符号序列，组成第一样本，对所述文本序列中的文本进行掩码处理，将掩码处理后的文本序列和被掩码的字符序列组成第二样本，其中，所述文本序列中的每个对象为该文本中的字符，所述文本序列中的文本与所述标点符号序列中的标点符号一一对应；基于第一样本和对应的第二样本，对预先训练的语言模型进行训练，得到再训练的语言模型，包括：将第一样本中的不带标点符号的文本序列和标点符号序列分别作为预先训练的语言模型的输入和期望输出，对所述预先训练的语言模型进行训练；将对应的第二样本中的掩码处理后的文本序列和被掩码的字符序列分别作为所述预先训练的语言模型的输入和期望输出，对所述预先训练的语言模型进行训练，得到再训练的语言模型；基于第一样本，对所述再训练的语言模型进行训练，得到标点符号预测模型，包括：将第一样本中的不带标点符号的文本序列和标点符号序列分别作为所述再训练的语言模型的输入和期望输出，对所述再训练的语言模型进行训练。
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百度查询： 北京有竹居网络技术有限公司 标点符号预测模型的生成方法、装置和电子设备
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