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最新技术
模型训练方法、品牌词识别方法、装置及电子设备
本公开提供了一种模型训练方法、品牌词识别方法、装置及电子设备,涉及人工智能技术领域,尤其涉及自然语言处理技术领域。该方法包括:采用第一内容样本对第一知识增强语义表示模型进行训练得到第一品牌词识别模型;将第一品牌词识别模型作为知识蒸馏中的教师模型,将第二知识增强语义表示模型作为知识蒸馏中的学生模型,采用知识蒸馏的方法对第二知识增强语义表示模型进行训练,得到第二品牌词识别模型,第二品牌词识别模型的输出和第一品牌词识别模型的输出一致,第二知识增强语义表示模型的模型参数少于第一知识增强语义表示模型的模型参数。提高了品牌词识别的准确率。
一种文本信息提取方法、装置及设备
本申请实施例公开了一种文本信息提取方法、装置及设备,通过提取待处理文本的文本特征和词性特征并融合,得到文本融合特征,将其输入至第一层次的序列标注模型中,可以对当前层次对应的待抽取信息项进行标注。进而利用得到的标注结果与文本融合特征进行融合,得到更新后的文本融合特征。通过更换当前层次的序列标注模型,可以依次进行各个层次的序列标注模型的标注,得到各个层次的序列标注模型的标注结果。通过对所述各个层次的序列标注模型输出的待处理文本的标注结果进行解析,获得待处理文本包括的不同层次的待抽取信息项的信息抽取内容。可以实现在自动进行文本信息提取的基础上,得到待处理文本的较为准确的文本信息。
一种基于电子病历文本的可迁移语言模型
本发明提出了一种基于电子病历文本的可迁移语言模型,该模型通过医学知识库将电子病历文本分离成模板与术语两大部分,先利用Pattern Attention对自然语言模板单独建模,再利用KG Cross Attention融合对应的医疗术语,使得模型能够利用医学知识库分离病历文本进行建模,从而完成跨专科的信息抽取。为了让模型更加适应于电子病历文本,本发明设计了三种预训练任务,通过这种方法对模型进行预训练后,可以大幅降低模型在相近专科内的迁移难度。
一种基于自然语言实时场景生成的聊天机器人
本发明公开了一种基于自然语言实时场景生成的聊天机器人,属于聊天机器人技术领域,包括:输入模块,用于接收用户输入的人机对话指令;语法解析模块,用于对人机对话指令进行语法解析,将指令分解为聊天部分和场景部分,分解后用于使自然语言处理模块识别和处理;所述自然语言处理模块,包括分析模型和处理模型,其中所述分析模型对聊天部分和场景部分进行特征分析识别,所述处理模型通过将识别的特征作为输入端进行运行,并输出处理的结果;反馈模块,用于向用户展示人机对话的结果。通过自然语言处理模块对剧本式语言进行分析和处理,使对话不仅局限于文字还具备虚拟场景的搭建,丰富了机器人的对话功能。
一种智能教练方法和装置、电子设备和存储介质
本发明涉及一种智能教练方法,包括:主动教练步骤和双向教练步骤;主动教练步骤为基于用户输入已知数据,在知识图谱中进行实体识别和关系识别后,采用启发教练技术对用户进行主动的教练式启发,发出多个开放式问题,用户基于开放式问题进行回答,并基于开放式问题整理思路,找到最终答案;双向教练步骤为用户输入已知数据后,用户进行教练式提问,教练系统基于知识图谱找到最终答案并进行回答;或教练系统基于知识图谱进行教练式提问,启发用户思考并回答问题,找到最终答案。本发明还提供一种智能教练装置、电子设备和存储介质。本发明实现以教练式提问协助用户最终理清思路,并得到最终答案。

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