[发明专利]信息转换模型的训练方法、文本信息的转换方法和装置在审
申请号: | 202110304716.0 | 申请日: | 2021-03-22 |
公开(公告)号: | CN113051875A | 公开(公告)日: | 2021-06-29 |
发明(设计)人: | 夏晓玲;徐伟;骆金昌;陈坤斌;刘准;和为;何伯磊 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司 |
主分类号: | G06F40/151 | 分类号: | G06F40/151;G06F40/186;G06F40/295;G06F40/30;G06F16/242;G06F16/28;G06F16/36 |
代理公司: | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人: | 吕朝蕙 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 信息 转换 模型 训练 方法 文本 装置 | ||
1.一种信息转换模型的训练方法,包括:
获取具有第一标签的第一样本信息,所述第一标签指示了基于所述第一样本信息转换得到的结构化信息;
采用实体特征提取模型来从所述第一样本信息中提取第一实体特征,并采用语义理解模型来从所述第一样本信息中提取第一语义特征;
根据所述第一实体特征和所述第一语义特征,采用初始信息转换模型得到针对所述第一样本信息的预测结构化信息;以及
根据所述预测结构化信息和所述第一标签指示的结构化信息,训练所述初始信息转换模型,得到经训练的信息转换模型。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述第一样本信息还具有第二标签,所述第二标签指示了针对所述第一样本信息的词性信息;所述方法还包括:
根据所述第一实体特征和所述第一语义特征,经由词性预测模型得到针对所述第一样本信息的预测词性信息,其中,所述词性预测模型与所述经训练的信息转换模型共享除输出层外的其他层;
其中,训练所述初始信息转换模型包括:根据所述预测结构化信息和所述第一标签指示的结构化信息之间的差异以及所述预测词性信息和所述第二标签指示的词性信息之间的差异,训练所述初始信息转换模型。
3.根据权利要求1所述的方法,还包括生成所述具有第一标签的第一样本信息,包括:
获取用于查询信息的关键词;
基于所述关键词和第一预定文本模板,得到包含所述关键词的第一文本信息;
基于所述关键词和第一预定标签模板,得到包含所述关键词的第一标签;以及
将包含所述关键词的第一标签作为所述第一文本信息的标签,以生成具有第一标签的第一样本信息。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述结构化信息为用于查询数据库中数据的查询语句。
5.根据权利要求1所述的方法,还包括在提取第一实体特征之前,训练所述实体特征提取模型,包括:
获取用于查询信息的实体词库;
基于所述实体词库、第二预定文本模板和第二预定标签模板,获得针对实体特征提取模型的第二样本信息;以及
基于所述第二样本信息训练所述实体特征提取模型。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,获得针对实体特征提取模型的第二样本信息包括:
基于所述实体词库和第二预定文本模板,得到包含所述实体词库中的实体词的第二文本信息;
基于所述第二预定标签模板和所述第二文本信息包含的实体词库中的实体词,得到第三标签;以及
将所述第三标签作为所述第二文本信息的标签,获得所述第二样本信息,
其中,所述第三标签指示了所述第二文本信息包含的实体词的类型。
7.根据权利要求6所述的方法,其中,获得针对实体特征提取模型的第二样本信息还包括:
获取用于查询信息的第一历史文本信息,所述第一历史文本信息包括自然语言文本;以及
从所述第一历史文本信息中确定包含所述实体词库中的实体词的文本信息,作为所述第二文本信息。
8.根据权利要求1所述的方法,还包括在提取第一语义特征之前,训练所述语义理解模型,包括:
获取第二历史文本信息,所述第二历史文本信息包括自然语言文本;以及
基于所述第二历史文本信息训练所述语义理解模型。
9.根据权利要求1所述的方法,其中,所述第一样本信息用于查询信息;所述采用语义理解模型来从所述第一样本信息中提取第一语义特征包括:
采用预定分类模型确定所述第一样本信息所查询信息的第一存储信息;以及
基于所述第一存储信息和所述第一样本信息,采用所述语义理解模型提取得到所述第一语义特征。
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