摘要
本发明提供了一种基于大数据技术的自然语言处理系统和方法,系统包括数据获取模块,用于获取多个历史文本数据,包括文本特征、标签、奖励值和代价值;特征处理模块,将文本特征输入编码器网络,得到特征向量,输入生成器网络和评分网络,得到概率分布和评分值,输入代价评估网络,得到代价评估值;网络优化模块,将评估值和概率分布输入目标函数,优化生成器、评分和代价评估网络;训练模块,重复上述操作,直至得到训练后的生成器网络;输出模块,生成当前文本的处理结果。本发明可以高效生成高质量、低冗余的文本,提升自然语言处理的性能和效果。
技术关键词
文本
生成器网络
大数据技术
自然语言
语义
数据获取模块
网络优化
冗余度
表达式
梯度下降算法
编码器
输出模块
参数
阶段
策略
标签
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机器学习模型
注意力
对象
计算机可读指令
非暂态计算机可读存储介质
样本生成方法
特征金字塔
自然语言文本
视觉
掩膜
语义特征
多源异构数据融合
遥感时间序列数据
动态数据库
时序