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北京快确信息科技有限公司林远平获国家专利权

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龙图腾网获悉北京快确信息科技有限公司申请的专利一种基于对抗训练的编码文本生成方法、装置及电子设备获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN114692570B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210188203.2,技术领域涉及:G06F40/126;该发明授权一种基于对抗训练的编码文本生成方法、装置及电子设备是由林远平;甘伟超;喻广博;邹鸿岳;周靖宇设计研发完成,并于2022-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于对抗训练的编码文本生成方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于对抗训练的编码文本生成方法、装置及电子设备,方法包括:预先构建对抗生成网络;对所述对抗生成网络进行优化,生成优化后的对抗生成网络,所述优化后的对抗生成网络中每次训练中的丢弃掩码不固定;根据对抗生成网络对预训练模型进行对抗训练,生成目标预训练模型;将待处理的债券信息输入目标预训练模型,生成编码文本。本发明实施例不再采用固定的dropoutmask,而是采用概率分布衡量指标或者均方误差等约束两次不同dropout的模型输出差异,使得dropout能够发挥其本身的作用,也能使得两次不同dropout的模型输出尽量保持一致,提高了预训练模型对文本的理解能力,提高文本编码效率。

本发明授权一种基于对抗训练的编码文本生成方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了:1.一种基于对抗训练的编码文本生成方法,其特征在于,所述方法包括: 预先构建对抗生成网络; 对所述对抗生成网络进行优化,生成优化后的对抗生成网络,所述优化后的对抗生成网络中每次训练中的丢弃掩码不固定; 根据对抗生成网络对预训练模型进行对抗训练,生成目标预训练模型; 将待处理的债券信息输入目标预训练模型,生成编码文本; 所述预先构建对抗生成网络,包括: 预先构建基于FreeLB对抗训练方式的对抗生成网络; 所述对所述对抗生成网络进行优化,生成优化后的对抗生成网络,所述优化后的对抗生成网络中每次训练中的丢弃掩码不固定,包括: 对基于FreeLB对抗训练方式的对抗生成网络进行优化,将固定模型dropout的位置修改为不固定,从而实现优化后的对抗生成网络中每次训练中的丢弃掩码不固定; 采用JS散度对模型的输出进行约束,生成优化后的对抗生成网络。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人北京快确信息科技有限公司,其通讯地址为:100000 北京市西城区阜成门外大街31号4层411D;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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