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摘要：本发明实施例提供一种统一的对话理解方法。该方法包括：将各类别的对话理解任务按照统一的生成范式转换为多个生成式对话任务；将多个生成式对话任务输入至任务统一生成式模型，输出与多个生成式对话任务对应的任务标识和任务答案，以解决各类别的对话理解任务。本发明实施例还提供一种统一的对话理解框架。本发明实施例提出了一个统一的生成性对话理解框架，用于在多个对话理解任务中共享知识。为了缓解偏差生成问题，改进了现有的可学习权重方法，该方法可以获得最佳的整体性能。与现有模型相比，本方法的UniDU在多个DU任务上实现了更好的性能。进一步深入研究了影响因素。最后，实验结果表明，UniDU模型在小样本和零样本设置下也能获得优异的性能。
主权项：1.一种统一的对话理解方法，包括：将各类别的对话理解任务按照统一的生成范式转换为包括任务标识、对话内容、任务描述的多个生成式对话任务；将所述多个生成式对话任务输入至任务统一生成式模型，输出与所述多个生成式对话任务对应的任务标识和任务答案，以解决各类别的对话理解任务，其中，所述任务统一生成式模型采用以下步骤训练：将各类别的对话理解任务训练数据按照统一的生成范式转换为多个生成式对话任务训练数据；利用所述多个生成式对话任务训练数据对所述任务统一生成式模型进行多任务联合训练，输出与所述多个生成式对话任务训练数据对应的预测任务标识和预测任务答案，其中，所述多个生成式对话任务共享同一训练参数；基于基准任务标识和基准任务答案训练与所述预测任务标识和预测任务答案的误差对所述任务统一生成式模型优化，直至所述误差收敛时训练结束，其中，误差的损失函数为LMATS： 所述，T为多任务联合训练的任务数，所述Lt为任务的损失，所述Wφ为权重恒定的函数，所述log为用于回归任务和分类任务的调整权重参数。
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百度查询： 思必驰科技股份有限公司 统一的对话理解方法及框架
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