摘要
本发明公开了基于自注意力机制自然语言处理中语义理解与生成方法,涉及自然语言处理技术领域,能够有效地捕捉输入文本中的长距离依赖关系,从而提高语义理解的准确性;能够生成流畅并符合输入文本语义的文本;能够显著降低计算成本。方案要点为:对输入文本进行分割,获得单词或子词单元;使用预训练的词嵌入模型将单词或子词单元映射为预设维度的第一向量;将第一向量与位置编码向量相加,获得第二向量;构建多层自注意力机制,对各位置的第二向量进行线性变换,获得向量序列;对其进行编码并提取语义向量;结合多层自注意力机制和语义向量,生成与输入文本语义相关的输出文本。本发明用于自然语言处理中。
技术关键词
注意力机制
自然语言
生成方法
语义向量
中文文本
Softmax函数
编码向量
序列
梯度下降法
参数
分词
因子
关系
系统为您推荐了相关专利信息
图像分割方法
文本
特征提取网络
训练样本集
交叉注意力机制
定量预测模型
磁共振指纹成像
图像
样本
磁共振成像序列
长短期记忆网络
储能飞轮
数据
寿命预测方法
构建预测模型
图像分类网络
图像分类方法
视觉特征
适配器
投影模块
层次主题模型
生成关键词
生成方法
大数据
关键词生成系统