[发明专利]符号生成系统的训练方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本发明涉及人工智能的语言处理技术领域，提供一种符号生成系统的训练方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定训练样本，并初始化训练样本对应的符号向量；基于训练样本和符号向量对待训练的符号生成系统进行训练，并对符号向量进行更新；在确定训练后的符号生成系统未收敛时，基于训练样本和更新后的符号向量对参数调节后的符号生成系统进行训练；至训练后的符号生成系统收敛，得到训练好的符号生成系统。降低自然语言对人工智能体的影响和约束，提高了人工智能体的高级认知功能。

技术领域

本发明涉及人工智能的语言处理技术领域，尤其涉及一种符号生成系统的训练方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着科技的不断发展，人工智能在生活和工作中也越来越普及。现在的人工智能系统在对象识别、自然语言处理以及复杂游戏等任务中取得了显着的成功。但是其高级认知功能较弱。

为了使得人工智能系统具有更高级的认知功能，需要对人工智能系统进行再优化，如基于联结主义的人工智能系统在自然语言处理相关的任务方面已经取得了进展。但是由于其训练和学习依赖于人类创造的符号，这些符号未必真正适用于人工智能体自身的构造和其与外部世界交换的方式，使得人工智能系统的功用，特别是高级认知功能方面，反而会受到人类自然语言语义的影响和约束。

发明内容

本发明提供一种符号生成系统的训练方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有技术中人工智能系统受人类自然语言语义的影响和约束的问题，使得具有更高的智能化。

本发明提供一种符号生成系统的训练方法，包括：

确定训练样本，并初始化所述训练样本对应的符号向量；

基于所述训练样本和所述符号向量对待训练的符号生成系统进行训练，并对所述符号向量进行更新；

在确定训练后的所述符号生成系统未收敛时，基于所述训练样本和更新后的所述符号向量对参数调节后的所述符号生成系统进行训练；

至训练后的所述符号生成系统收敛，得到训练好的所述符号生成系统。

根据本发明提供的一种符号生成系统的训练方法，所述确定训练样本，并初始化所述训练样本对应的符号向量，包括：

确定训练样本，并对所述训练样本进行类别划分，得到若干类别，且每一类别包含若干图像样本；

初始化每一个类别对应的符号向量，并基于类别将所述符号向量与所述训练样本中的每一图像样本进行关联，确定每一图像样本对应的初始化符号向量。

根据本发明提供的一种符号生成系统的训练方法，所述基于所述训练样本和所述符号向量对待训练的符号生成系统进行训练，并对所述符号向量进行更新，包括：

将所述训练样本中的每一图像样本与所述符号向量进行组合，得到若干组输入图像样本；

基于所述若干组输入图像样本对所述符号生成系统进行训练，并在训练完成时得到中间符号生成系统；

根据所述中间符号生成系统对所述训练样本中每一图像样本对应的初始化符号向量进行更新。

根据本发明提供的一种符号生成系统的训练方法，所述基于所述若干组输入图像样本对所述符号生成系统进行训练，并在训练完成时得到中间符号生成系统，包括：

将所述输入图像样本输入至所述符号生成系统中，输出得到所述输入图像样本对应的处理结果；

基于所述输入图像样本对应的初始化符号向量和所述处理结果，对所述符号生成系统进行参数调节，并在完成参数调节时得到中间符号生成系统。