搜索相关性模型的训练方法、搜索相关性确定方法和装置

AITNT
正文
推荐专利
搜索相关性模型的训练方法、搜索相关性确定方法和装置
申请号:CN202411668300
申请日期:2024-11-20
公开号:CN119646202B
公开日期:2025-12-05
类型:发明专利
摘要
本公开提供了搜索相关性模型的训练方法、搜索相关性确定方法和装置,涉及人工智能技术领域,尤其涉及自然语言处理和深度学习领域,能够用于生成式搜索、文档智能编辑、智能助手、虚拟助手、智能电商等应用场景。具体实现方案为:利用预设模型中的多个处理模块对第一输入信息进行处理,得到与多个处理模块分别对应的多个第一输出结果;基于多个第一输出结果,确定与多个处理模块分别对应的多个损失;基于多个损失对预设模型进行训练,得到搜索相关性模型。根据本公开实施例,搜索相关性模型中可以兼容多个处理模块的能力,提升了搜索相关性模型的性能。
技术关键词
判别模块 注意力 输出模块 生成标识 文本 模型训练模块 元素 人工智能技术 计算机程序产品 训练装置 处理器通信 自然语言 指令 可读存储介质 存储器 电商
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于多重注意力和Mamba网络的轴承故障分析方法
故障分析方法 故障分析模型 时序特征 多头注意力机制 sigmoid函数
2
一种基于深度学习的煤炭质量智能分析与验收方法
多尺度语义特征 验收方法 煤炭 空洞 融合特征
3
一种汉语语法评估分析、纠正学习方法及系统
语句 学习方法 语义框架 中文分词工具 序列
4
一种融合知识图谱与案例推理的滑坡治理辅助决策方法
融合知识图谱 辅助决策方法 灰狼优化算法 措施 知识图谱构建
5
一种风机叶片表面损伤检测方法及系统
风机叶片表面 损伤检测方法 笛卡尔坐标系 补丁 图像
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号