恭喜微軟技術許可有限責任公司壽林鈞獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜微軟技術許可有限責任公司申請的專利多模型聯合去噪訓練獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN115146654B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202110338761.8,技術領域涉及:G06F40/58;該發明授權多模型聯合去噪訓練是由壽林鈞;公明;白軒宇;王旭光;姜大昕設計研發完成,并于2021-03-30向國家知識產權局提交的專利申請。
本多模型聯合去噪訓練在說明書摘要公布了:本公開提出了用于多模型聯合去噪訓練的方法和裝置。可以獲得多個模型。可以通過所述多個模型來對一組訓練樣本進行去噪。可以利用經去噪的一組訓練樣本來訓練所述多個模型。
本發明授權多模型聯合去噪訓練在權利要求書中公布了:1.一種用于多模型聯合去噪訓練的方法,包括:獲得多個訓練語料,其中,所述多個訓練語料包括源訓練語料、至少一個翻譯訓練語料和至少一個生成訓練語料中的兩個或更多個;獲得多個模型;基于所述多個訓練語料形成多個初始化數據組;利用所述多個初始化數據組來初始化所述多個模型,其中,所述多個初始化數據組是由至少一個訓練語料形成的,并且用于初始化所述多個模型的所述多個初始化數據組中所包含的訓練語料彼此是不同的;確定是否已經達到預定的初始化輪數;響應于確定已經達到所述預定的初始化輪數,將所述多個訓練語料組合成訓練數據集合;通過所述多個模型來對一組訓練樣本進行去噪,其中,所述一組訓練樣本來自所述訓練數據集合,并且其中,所述一組訓練樣本包括話語、與所述話語相對應的意圖標注以及與所述話語中的詞條相對應的槽值對標注;以及利用經去噪的一組訓練樣本來訓練所述多個模型;通過經訓練的多個模型來對所述訓練數據集合進行進一步去噪,其中,所述對一組訓練樣本進行去噪包括,對于所述一組訓練樣本中的每個訓練樣本:通過所述多個模型來確定所述訓練樣本的用于計算訓練損失的權重,并且其中,所述確定所述訓練樣本的權重包括:根據由所述多個模型基于所述訓練樣本所獲得的多個預測結果的一致性來確定所述權重;以及通過所述經訓練的多個模型來更新所述一組訓練樣本中的一個或多個訓練樣本的標注,并且其中,所述更新標注包括:獲取由所述經訓練的多個模型基于所述訓練樣本所獲得的多個預測結果;以及基于所述多個預測結果來更新所述訓練樣本的標注。
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