摘要
基于深度学习的专业名词同义替换辅助方法及系统,方法包括知识融合预训练、动态上下文感知建模、领域适应优化、多维度输出优化和专业名词同义替换辅助。本发明涉及自然语言文本生成技术领域,采用深度学习技术中的多模态学习和知识融合技术,通过知识融合模型预训练过程中构建双通道模型、跨模态对齐操作和领域知识提取,通过三者的结合优化了基础模型的语言建模准确性和上下文信息处理能力,实现了专业名词同义替换辅助的针对性优化和方案整体的可用性;采用结合改进注意力和动态上下文编码的生成对抗验证网络,进行述动态上下文感知建模;采用结合领域分类的轻量级模型适配改进方法,通过自适应调整和弹性权重机制,优化领域适配效果。
技术关键词
专业名词
动态上下文
层次注意力
编码特征
预训练模型
模型预训练
双通道模型
知识图谱数据
分层注意力
知识图谱构建
语义向量
跨模态
多模态学习方法
同义词
上下文语义信息
文本
生成对抗模型
卷积特征
系统为您推荐了相关专利信息
图像识别方法
支持向量机分类器
图像采集设备
池化方法
多项式核函数
通信故障定位方法
节点特征
机器学习技术
光通信网络
通信故障定位系统
三元组
知识图谱补全方法
实体
自然语言
预训练模型
PDC复合片
深度卷积神经网络
像素
模具
多通道