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申请/专利权人：深圳铸联技术有限公司
摘要：本申请涉及人工智能技术，公开了一种基于Transformer模型生成技术推荐材料的方法。包括：训练Transformer模型，学习各类训练样本中基础数据与技术推荐材料之间的关联特征ki，得到特征集合K1；学习各类关联特征之间的映射特征集合；依次将各类技术推荐材料选为X类型，并基于映射特征集合，将特征集合K1中其他的关联特征ki，转换为关联特征kX，得到特征集合K2；在应用Transformer模型时，利用目标用户相关的基础数据和相应的特征集合K2，生成目标类型的技术推荐材料。本申请还公开一种计算机设备、控制装置和计算机可读存储介质。本申请旨在训练支持多样化的技术推荐材料的生成模型时，减少模型对大量训练样本的依赖，从而降低模型训练的成本。
主权项：1.一种基于Transformer模型生成技术推荐材料的方法，其特征在于，包括：训练Transformer模型，学习各类训练样本中基础数据与技术推荐材料之间的关联特征ki，得到特征集合K1＝{k1，k2，…，kN}；其中，N为技术推荐材料的类型数；基于Transformer模型，学习各类关联特征ki之间的映射特征pj，得到特征集合P＝{p1，p2，…，pM}；其中，M≧N-1；依次将各类技术推荐材料选为X类型，并将X类型的技术推荐材料对应的关联特征ki标记为关联特征kX；以及，基于特征集合P，将特征集合K1中除关联特征kX外的关联特征ki，转换为关联特征kX，得到X类型的技术推荐材料对应的特征集合K2；在应用Transformer模型时，利用目标用户相关的基础数据和目标类型的技术推荐材料对应的特征集合K2，生成目标类型的技术推荐材料。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳铸联技术有限公司 一种基于Transformer模型生成技术推荐材料的方法
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