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文本任务处理方法及其模型训练方法、设备、介质、产品 

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申请/专利权人:浪潮电子信息产业股份有限公司

摘要:本发明公开了一种文本任务处理方法及其模型训练方法、设备、介质、产品,应用于人工智能技术领域。其中,方法包括获取微调文本数据集和预训练好的初始语言模型。按照多个频率基准值对各微调文本样本的位置编码信息维度进行划分,并对不同组的位置编码信息采用相匹配的插值方法进行插值处理,以得到具有处理目标长度文本数据的过渡语言模型。基于目标长度设置窗口标记长度参数值和最大允许距离参数值,并基于推理文本长度设置目标文本长度参数值,利用窗口掩码方法对过渡语言模型进行外推处理,得到文本任务处理模型。本发明可以解决相关技术由于失去对长文本全局理解的能力导致性能下降的问题,能够有效提高长文本任务的执行精度。

主权项:1.一种用于处理文本任务的语言模型训练方法,其特征在于,包括:获取微调文本数据集和初始语言模型;所述初始语言模型为完成预训练阶段的语言模型,所述微调文本数据集的微调文本样本的微调文本长度大于所述初始语言模型的训练文本数据的训练文本长度;在利用所述微调文本数据集微调所述初始语言模型的过程中,按照多个频率基准值对各微调文本样本的位置编码信息维度进行划分,并对不同组的位置编码信息采用相匹配的插值方法进行插值处理,以得到具有处理目标长度文本数据的过渡语言模型;目标长度大于所述训练文本长度,小于所述微调文本长度;利用窗口掩码方法,基于所述目标长度设置窗口标记长度参数值和最大允许距离参数值,并基于目标推理文本长度设置目标文本长度参数值,对所述过渡语言模型进行外推处理,得到具有处理目标推理文本长度的文本数据的文本任务处理模型;所述目标推理文本长度大于所述微调文本长度。

全文数据:

权利要求:

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