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龍圖騰網(wǎng)恭喜大箴(杭州)科技有限公司申請(qǐng)的專利對(duì)話評(píng)分模型的訓(xùn)練方法、裝置、模型及對(duì)話評(píng)分方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114840652B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210423066.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/3329；該發(fā)明授權(quán)對(duì)話評(píng)分模型的訓(xùn)練方法、裝置、模型及對(duì)話評(píng)分方法是由陳夢(mèng)霏;陳珺怡設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-04-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本對(duì)話評(píng)分模型的訓(xùn)練方法、裝置、模型及對(duì)話評(píng)分方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)公開(kāi)了一種對(duì)話評(píng)分模型的訓(xùn)練方法、裝置、模型及對(duì)話評(píng)分方法，其方法包括：構(gòu)建模型，該模型包括：BERT層、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層、第一和第二全連接層。BERT層、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層與第一全連接層依次連接，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層還通過(guò)第二全連接層連接回BERT層；將訓(xùn)練語(yǔ)料整理為多組按時(shí)序排列的對(duì)話文本，并將多組對(duì)話文本依次輸入所述對(duì)話評(píng)分初始模型，以每組對(duì)話文本為一時(shí)間步，對(duì)對(duì)話評(píng)分模型進(jìn)行循環(huán)訓(xùn)練，得到各組對(duì)話文本的第一評(píng)分；在每個(gè)時(shí)間步上，根據(jù)第一評(píng)分及訓(xùn)練語(yǔ)料的標(biāo)簽，對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)更新。本申請(qǐng)極大程度上加強(qiáng)了對(duì)數(shù)據(jù)時(shí)序性的表達(dá)；顯著提高了模型對(duì)長(zhǎng)對(duì)話的處理能力。

本發(fā)明授權(quán)對(duì)話評(píng)分模型的訓(xùn)練方法、裝置、模型及對(duì)話評(píng)分方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種對(duì)話評(píng)分模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，所述方法包括：構(gòu)建對(duì)話評(píng)分模型，所述對(duì)話評(píng)分模型包括：BERT層、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、第一全連接層和第二全連接層，其中，所述BERT層、所述循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與所述第一全連接層依次連接，所述循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的輸出端還通過(guò)所述第二全連接層連接所述BERT層的輸入端；將多輪對(duì)話訓(xùn)練語(yǔ)料整理為多組按時(shí)序排列的對(duì)話文本，并將多組對(duì)話文本依次輸入所述對(duì)話評(píng)分模型，以每組對(duì)話文本為一時(shí)間步，對(duì)所述對(duì)話評(píng)分模型進(jìn)行循環(huán)訓(xùn)練，得到各組對(duì)話文本的第一評(píng)分；在各時(shí)間步中，根據(jù)所述第一評(píng)分，以及所述訓(xùn)練語(yǔ)料的標(biāo)簽，對(duì)對(duì)話評(píng)分模型進(jìn)行參數(shù)更新，得到所述對(duì)話評(píng)分模型。

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