摘要
本申请公开了一种基于混合神经网络模型的自然语言处理方法、装置、设备及介质,属于计算机技术领域,该方法包括:获取待处理的自然语言文本;将待处理的自然语言文本输入至混合神经网络模型,以获取由混合神经网络模型输出的自然语言处理结果;其中,混合神经网络模型是由脉冲神经网络模型和BERT神经网络模型为基础构建的。本申请通过利用脉冲神经网络模型和BERT神经网络模型为基础构建混合神经网络模型,再通过混合神经网络模型完成自然语言处理任务,有效结合人工神经网络模型的高精度优点与脉冲神经网络模型的低功耗计算优点,提高自然语言处理任务效率与精准度,为大规模人工智能模型产业的发展提供有力支持。
技术关键词
混合神经网络模型
自然语言文本
脉冲神经网络模型
联合损失函数
周期性特征
特征提取模块
多头注意力机制
编码机制
人工神经网络模型
混合单元
人工智能模型
可读存储介质
电子设备
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眼底彩照
病理性近视
模型构建方法
金字塔池化模块
特征提取器
图像生成模型
智能生成方法
文本生成图像
生成对抗网络模型
联合损失函数
状态预测系统
多元异构数据
电能计量装置
数据采集层
时序
手语翻译方法
语义
层级
视觉特征
交叉注意力机制
语音识别文本
语音翻译方法
错误校正
语音识别模型
大语言模型