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COMPRESSING NEURAL NETWORKS FOR NATURAL LANGUAGE UNDERSTANDING

机译:压缩神经网络的自然语言理解

摘要

A model for a natural language understanding task is generated based on labeled data generated by a labeling model. The model for the natural language understanding task is smaller than the labeling model (i.e., with lower computational and memory requirements than the combined model), but with substantially the same performance as the labeling model. In some cases, the labeling model may be generated based on a large pre-trained model.
机译:基于由标签模型生成的标记数据生成自然语言理解任务的模型。自然语言理解任务的模型小于标签模型(即,具有较低的计算和内存要求,而不是组合模型),但具有与标签模型的性能具有基本相同的性能。在一些情况下,可以基于大的预先训练模型生成标记模型。

著录项

  • 公开/公告号US2021081799A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-03-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 ORACLE INTERNATIONAL CORPORATION;

    申请/专利号US202016938098

  • 发明设计人 MARK EDWARD JOHNSON;

    申请日2020-07-24

  • 分类号G06N3/08;G06F40/205;G06F40/30;G06F40/295;G06N3/04;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 17:46:32

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