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一种基于中文预训练模型的多轮对话系统

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本发明涉及一种基于中文预训练模型的多轮对话系统，包括：数据处理模块；检索模块，利用向量内积相似度检索问答数据集；生成模块，改进中文预训练模型NEZHA预训练模型，使其能够用于生成任务；压缩模块，利用可替换策略对生成模块的NEZHA模型进行知识蒸馏；对话管理模块，用于管理高频用户问题。

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公开/公告号CN113220856A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-08-06

原文格式PDF
申请/专利权人天津大学;
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申请/专利号CN202110588492.0
发明设计人孙迎超;陈世展;冯志勇;薛霄;吴洪越;
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申请日2021-05-28
分类号G06F16/332(20190101);G06F16/33(20190101);G06F16/338(20190101);G06Q30/00(20120101);
代理机构12201 天津市北洋有限责任专利代理事务所;
代理人程毓英
地址 300072 天津市南开区卫津路92号
入库时间 2023-06-19 12:07:15

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-06-02

发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06F16/332 专利申请号:2021105884920 申请公布日:20210806

发明专利申请公布后的驳回

相似文献

专利
中文文献
外文文献

1. 一种基于中文预训练模型的多轮对话系统 [P] . 中国专利： CN113220856A . 2021-08-06
2. 一种基于预训练模型的特种设备中文命名实体识别方法 [P] . 中国专利： CN113609859A . 2021-11-05
3. Systems and methods for automatically configuring training data for training machine learning models of a machine learning-based dialogue system including seeding training samples or curating a corpus of training data based on instances of training data identified as anomalous [P] . 美国专利： US10679150B1 . 2020-06-09

机译：用于自动配置用于训练基于机器学习的对话系统的机器学习模型的训练数据的系统和方法，该系统和方法包括基于被识别为异常的训练数据的实例来播种训练样本或策划训练数据的语料库
4. SYSTEMS AND METHODS FOR AUTOMATICALLY CONFIGURING TRAINING DATA FOR TRAINING MACHINE LEARNING MODELS OF A MACHINE LEARNING-BASED DIALOGUE SYSTEM INCLUDING SEEDING TRAINING SAMPLES OR CURATING A CORPUS OF TRAINING DATA BASED ON INSTANCES OF TRAINING DATA IDENTIFIEDAS ANOMALOUS [P] . 美国专利： US2020193331A1 . 2020-06-18

机译：用于自动配置基于机器学习的对话系统的训练机器学习模型的训练数据的系统和方法，包括基于异常的训练数据标识的实例的训练样本或创建训练数据的语料库
5. Systems and methods for constructing an artificially diverse corpus of training data samples for training a contextually-biased model for a machine learning-based dialogue system [P] . 美国专利： US10796104B1 . 2020-10-06

机译：用于构建人工多样化的训练数据样本语料库的系统和方法，用于训练基于机器学习的对话系统的上下文有偏模型