-
公开(公告)号：CN112015760A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202011121611.3
申请日：2020-10-20
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06F16/2453 , G06F16/31 , G06F16/332 , G06F16/338 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种基于候选答案集重排序的自动问答方法、装置和存储介质，本发明通过端到端方式的集成候选答案抽取网络与答案重排网络的构成自动问答算法架构，无论是训练阶段还是测试阶段都是以候选答案抽取网络的输出作为答案重排网络的输入，因此可以有效避免直接级联两个独立训练的候选答案抽取网络与答案重排网络带来的训练与测试时的数据分布不一致问题。此外，本发明所提出的端到端算法架构通过共享候选答案抽取网络与答案重排网络的网络层，可以有效解决重复编码问题。
-
公开(公告)号：CN116663063A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310833228.8
申请日：2023-07-07
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明提供了一种基于信誉的无偏差分隐私随机模型聚合方法及装置，方法包括：通过区块链网络根据信誉度应用智能合约方法从候选用户中无偏差选择多个用户节点；通过被选择的各用户节点基于无偏差分隐私机制对本地模型的次梯度进行加噪处理获取噪声次梯度，同时根据噪声次梯度和在本地计算的梯度值本地数据集上训练更新本地模型；通过区块链网络根据噪声次梯度更新聚合全局模型的全局噪声梯度，根据全局噪声梯度更新全局模型，并触发更新各用户节点对应的信誉度。通过以上方式，本发明通过引入区块链实现训练过程的去中心化，设计无偏差分隐私机制保护参数隐私并减小噪声对模型准确性的影响，提高了模型准确率与鲁棒性的同时实现了隐私保护。
-
公开(公告)号：CN112015760B
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011121611.3
申请日：2020-10-20
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06F16/2453 , G06F16/31 , G06F16/332 , G06F16/338 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种基于候选答案集重排序的自动问答方法、装置和存储介质，本发明通过端到端方式的集成候选答案抽取网络与答案重排网络的构成自动问答算法架构，无论是训练阶段还是测试阶段都是以候选答案抽取网络的输出作为答案重排网络的输入，因此可以有效避免直接级联两个独立训练的候选答案抽取网络与答案重排网络带来的训练与测试时的数据分布不一致问题。此外，本发明所提出的端到端算法架构通过共享候选答案抽取网络与答案重排网络的网络层，可以有效解决重复编码问题。
-
公开(公告)号：CN111737146B
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010702253.9
申请日：2020-07-21
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06F11/36 , G06N3/04 , G06F16/332
摘要： 本发明公开了一种用于对话系统评估的语句生成方法，通过对对话历史中的上下文进行编码，获取每个词的隐藏表示，通过每个词的隐藏表示选择合适的子目标，追踪选择的子目标，计算子目标追踪结果，并基于该追踪结果，使用标准的记忆网络进行下一轮子目标选择，依据该目标选择，重用对话历史中的语句生成句子，可以通过在模拟对话过程中重用关键字词和短语，根据对话系统的回复动态地生成适当的用户语句，以自然的语言与对话系统进行交互，这减轻了用户模拟器在生成句子时的负载，有助于更稳定的传递用户目标。
-
公开(公告)号：CN114925698B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210361778.X
申请日：2022-04-07
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06F40/30 , G06F40/242 , G06F18/2415 , G06F18/22 , G06N3/045 , G06N3/08
摘要： 本申请涉及一种缩略语消歧方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：从待消歧文本信息中获取缩略语、包含缩略语的原始句子，并根据缩略语在词典中确定缩略语的多个候选释义；根据候选释义与原始句子，得到释义组合；根据将原始句子中的缩略语替换为候选释义形成的新句子与原始句子，得到句子组合；将释义组合和句子组合分别输入到训练好的孪生神经网络模型中，得到单词维度的打分和句子维度的打分；根据单词维度的打分和句子维度的打分，得到模型的预测结果。本方法能够评估任意长度的缩略语候选释义个数，具有较好的鲁棒性，并可提高缩略语消歧的准确性。
-
公开(公告)号：CN114925698A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210361778.X
申请日：2022-04-07
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06F40/30 , G06F40/242 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本申请涉及一种缩略语消歧方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：从待消歧文本信息中获取缩略语、包含缩略语的原始句子，并根据缩略语在词典中确定缩略语的多个候选释义；根据候选释义与原始句子，得到释义组合；根据将原始句子中的缩略语替换为候选释义形成的新句子与原始句子，得到句子组合；将释义组合和句子组合分别输入到训练好的孪生神经网络模型中，得到单词维度的打分和句子维度的打分；根据单词维度的打分和句子维度的打分，得到模型的预测结果。本方法能够评估任意长度的缩略语候选释义个数，具有较好的鲁棒性，并可提高缩略语消歧的准确性。
-
公开(公告)号：CN111737146A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010702253.9
申请日：2020-07-21
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06F11/36 , G06N3/04 , G06F16/332
摘要： 本发明公开了一种用于对话系统评估的语句生成方法，通过对对话历史中的上下文进行编码，获取每个词的隐藏表示，通过每个词的隐藏表示选择合适的子目标，追踪选择的子目标，计算子目标追踪结果，并基于该追踪结果，使用标准的记忆网络进行下一轮子目标选择，依据该目标选择，重用对话历史中的语句生成句子，可以通过在模拟对话过程中重用关键字词和短语，根据对话系统的回复动态地生成适当的用户语句，以自然的语言与对话系统进行交互，这减轻了用户模拟器在生成句子时的负载，有助于更稳定的传递用户目标。
-
-
-
-
-
-
搜索结果
7 条记录 (耗时 0.022 秒)
