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申请/专利权人：爱驰汽车有限公司
申请日：2019-12-10
公开（公告）日：2024-04-19
公开（公告）号：CN111368514B
主分类号：G06F40/166
分类号：G06F40/166
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.04.19#授权;2020.07.28#实质审查的生效;2020.07.03#公开
摘要：本发明涉及人工智能的深度学习技术领域，提供一种模型训练及古诗生成方法、古诗生成模型、设备和介质。模型训练方法包括步骤：根据多个训练主题和每个所述训练主题关联的训练古诗，分别以每首所述训练古诗为训练样本，训练古诗生成模型，包括：获得一第一训练古诗的每句诗句的关键词；根据第一时刻的目标输出、所述第一时刻的下一时刻的目标输出的所属诗句的关键词、及所述第一训练古诗基于所述下一时刻的历史预测信息，生成所述下一时刻的输入信息；以及将所述下一时刻的输入信息输入所述古诗生成模型，获得所述下一时刻的预测输出。本发明将关键词和历史信息添加入模型的输入中，使生成的古诗主题清晰、上下文对应、整体连贯。
主权项：1.一种古诗生成方法，其特征在于，根据一目标主题，通过模型训练方法训练的古诗生成模型生成目标古诗，所述模型训练方法，包括步骤：根据多个训练主题和每个所述训练主题关联的训练古诗，分别以每首所述训练古诗为训练样本，训练古诗生成模型，包括：获得一第一训练古诗的每句诗句的关键词；根据第一时刻的目标输出、所述第一时刻的下一时刻的目标输出的所属诗句的关键词、及所述第一训练古诗基于所述下一时刻的历史预测信息，生成所述下一时刻的输入信息；以及将所述下一时刻的输入信息输入所述古诗生成模型，获得所述下一时刻的预测输出；其中，所述古诗生成模型用于生成所述目标古诗的步骤包括：生成第二时刻的N个候选字，包括：根据所述第二时刻的所属诗句的关键词和所述目标古诗基于所述第二时刻的历史生成信息，生成所述第二时刻的输入信息；将所述第二时刻的输入信息复制N份，生成N维输入矩阵，根据所述N维输入矩阵获得N份各自包括多个生成字的生成输出；筛选并分别依次累加每份生成输出的多个生成字的概率值排序的前J个概率值，生成N个累加求和矩阵；获得N个随机变量，分别根据各随机变量与各累加求和矩阵的最大值的乘积，筛选每个累加求和矩阵中相邻并小于其对应乘积的值；以及获得每个筛选出的值对应的概率值所对应的生成字，作为每份生成输出的候选字，生成所述第二时刻的N个候选字。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 爱驰汽车有限公司 模型训练及古诗生成方法、古诗生成装置、设备和介质
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