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Training encoder model and/or using trained encoder model to determine responsive action(s) for natural language input

机译:训练编码器模型和/或使用训练有素的编码器模型来确定自然语言输入的响应动作

摘要

Systems, methods, and computer readable media related to: training an encoder model that can be utilized to determine semantic similarity of a natural language textual string to each of one or more additional natural language textual strings (directly and/or indirectly); and/or using a trained encoder model to determine one or more responsive actions to perform in response to a natural language query. The encoder model is a machine learning model, such as a neural network model. In some implementations of training the encoder model, the encoder model is trained as part of a larger network architecture trained based on one or more tasks that are distinct from a “semantic textual similarity” task for which the encoder model can be used.
机译:与以下相关的系统,方法和计算机可读介质:训练编码器模型,该编码器模型可用于确定自然语言文本字符串与一个或多个其他自然语言文本字符串(直接和/或间接)中的每一个的语义相似性;和/或使用训练有素的编码器模型来确定要响应自然语言查询执行的一个或多个响应动作。编码器模型是机器学习模型,例如神经网络模型。在训练编码器模型的一些实施方式中,编码器模型被训练为较大的网络体系结构的一部分,该较大的网络体系结构基于一个或多个任务而被训练,该任务不同于可以使用编码器模型的“语义文本相似性”任务。

著录项

  • 公开/公告号US10783456B2

    专利类型

  • 公开/公告日2020-09-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 GOOGLE LLC;

    申请/专利号US201816611725

  • 发明设计人 BRIAN STROPE;YUN-HSUAN SUNG;WANGQING YUAN;

    申请日2018-12-14

  • 分类号G06N20;G06F16/35;G06F16/332;G06F16/33;G06N5/04;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:30:22

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