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申请/专利权人：华为技术有限公司
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种自然语言理解模型训练方法及装置，用以在压缩自然语言理解模型的同时，尽可能提高模型的精度和性能。该方法包括：通过训练语句以及级联后的老师自然语言理解模型和感知损失网络，对所述感知损失网络进行训练；将所述训练语句输入级联后的所述老师自然语言理解模型和训练后的所述感知损失网络进行处理，得到第三句向量，以及将所述训练语句输入级联后的学生自然语言理解模型和训练后的所述感知损失网络进行处理，得到第四句向量；计算所述第四句向量相对所述第三句向量的感知损失；根据所述感知损失调整所述学生自然语言理解模型的参数，获得训练完成的学生自然语言理解模型。
主权项：1.一种自然语言理解模型训练方法，其特征在于，包括：通过训练语句以及级联后的老师自然语言理解模型和感知损失网络，对所述感知损失网络进行训练，其中所述老师自然语言理解模型的输入为所述训练语句、输出为对所述训练语句处理得到的第一句向量，所述感知损失模型的输入为所述第一句向量、输出为对所述第一句向量处理得到的第二句向量，所述感知损失网络基于所述第二句向量映射的理解结果相对所述训练语句对应的理解结果真值的第一损失调整参数，所述感知损失网络采用多层序列变换transformer结构；将所述训练语句输入级联后的所述老师自然语言理解模型和训练后的所述感知损失网络进行处理，得到第三句向量，以及将所述训练语句输入级联后的学生自然语言理解模型和训练后的所述感知损失网络进行处理，得到第四句向量；计算所述第四句向量相对所述第三句向量的感知损失；根据所述感知损失调整所述学生自然语言理解模型的参数，获得训练完成的学生自然语言理解模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华为技术有限公司 一种自然语言理解模型训练方法及装置
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