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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本申请公开了一种基于脉冲神经网络的自然语言处理方法及系统，涉及自然语言处理技术领域，该方法基于脉冲神经网络和Transformer结构，构建得到包括依次连接的嵌入层、多步脉冲编码层、若干个脉冲Transformer层和预测头的自然语言处理模型，充分挖掘脉冲计算的能效潜力；随后基于保持神经元脉冲发放率稳定的原则，初始化自然语言处理模型中的参数，最后还基于知识蒸馏算法，将在任务集上训练好的人工神经网络模型中的知识，蒸馏到自然语言处理模型中，充分利用现有的人工神经网络模型的预训练，无需从零开始进行大规模的预训练过程，有效地将人工神经网络模型的知识蒸馏到脉冲神经网络模型中，避免了海量计算资源的耗费。
主权项：1.一种基于脉冲神经网络的自然语言处理方法，其特征在于，所述基于脉冲神经网络的自然语言处理方法包括：基于脉冲神经网络和Transformer模型结构，构建得到自然语言处理模型；所述自然语言处理模型中包括依次连接的嵌入层、多步脉冲编码层、若干个脉冲Transformer层和预测头，所述脉冲Transformer层中包括若干个脉冲神经元；所述嵌入层用于将输入到所述自然语言处理模型中的自然语言文本，转换成句子向量；所述多步脉冲编码层，用于将所述嵌入层输出的句子向量转换为脉冲序列；所述脉冲Transformer层，用于提取得到所述脉冲序列的特征信息；所述预测头，用于根据最后一层所述脉冲Transformer层输出的特征信息，预测输出自然语言处理结果；基于保持神经元脉冲发放率稳定的原则，初始化所述自然语言处理模型中的参数；基于知识蒸馏算法，将在任务集上训练好的人工神经网络模型中的知识，蒸馏到所述自然语言处理模型中，得到训练好的自然语言处理模型；任务集包括若干条自然语言文本和对应的自然语言处理结果；获取待识别的自然语言文本，输入到训练好的所述自然语言处理模型中，得到自然语言处理结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于脉冲神经网络的自然语言处理方法及系统
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