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申请/专利权人：北京百度网讯科技有限公司
摘要：本公开提供了用于处理文本的神经网络的训练方法、处理文本的方法、装置和设备，涉及人工智能领域，具体为深度学习、机器学习、自然语言处理技术领域。用于处理文本的神经网络的训练方法包括：基于多个改写模板对至少一个第一样本文本句进行改写，以得到多个第一改写文本句，其中，多个改写模板被配置为使用不同的自然语言表达描述对待改写的第一样本文本句的句向量表示的抽取，以得到对应的第一改写文本句；利用神经网络对多个第一改写文本句中的每一个第一改写文本句进行处理，以得到与该第一改写文本句对应的第一样本文本句的句向量表示；以及基于至少一个第一样本文本句各自的句向量表示，调整神经网络的参数，以得到预训练的神经网络。
主权项：1.一种用于处理文本的神经网络的训练方法，包括：基于多个改写模板对至少一个第一样本文本句进行改写，以得到多个第一改写文本句，其中，所述多个改写模板被配置为使用不同的自然语言表达描述对待改写的第一样本文本句的句向量表示的抽取，以得到对应的第一改写文本句，其中，所述对应的第一改写文本句包括所述待改写的第一样本文本句所包括的多个分词、表征所述待改写的第一样本文本句的句向量表示的符号、以及所述对应的第一改写文本句所使用的改写模板中的、描述所述待改写的第一样本文本句和所述句向量表示的符号之间的关系的自然语言表达所包括的至少一个分词；利用神经网络对所述多个第一改写文本句中的每一个第一改写文本句进行处理，以得到与该第一改写文本句对应的第一样本文本句的多个句向量表示，包括：针对所述多个第一改写文本句中的每一个第一改写文本句，利用所述神经网络对该第一改写文本句中的对应的第一样本文本句所包括的多个分词、表征该第一样本文本句的句向量表示的符号、以及描述该第一样本文本句和对应的符号之间的关系的自然语言表达所包括的至少一个分词进行处理，以得到与表征该第一样本文本句的句向量表示的符号对应的输出特征向量；以及将该输出特征向量确定为与该第一改写文本句对应的第一样本文本句的句向量表示；以及基于所述至少一个第一样本文本句各自的多个句向量表示，调整所述神经网络的参数，以得到预训练的神经网络。
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百度查询： 北京百度网讯科技有限公司 用于处理文本的神经网络的训练方法和处理文本的方法
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