基于强化学习的文本审核方法和文本审核系统

    公开(公告)号:CN115719060A

    公开(公告)日:2023-02-28

    申请号:CN202211434095.9

    申请日:2022-11-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的文本审核方法和文本审核系统,其中,基于强化学习的文本审核方法,应用于文本审核系统,文本审核系统包括编码器、动作选择器、解码器和评价器,方法通过编码器根据目标文本序列得到编码向量,使动作选择器对编码向量进行神经网络变换处理,得到纠错动作信息,动作选择器中神经网络通过强化学习所得,解码器根据纠错动作信息对错误文本序列进行纠错处理,根据评价器得到的F1分数更新强化学习的奖励值,进而在通过动作选择器得到目标文本序列的纠错动作信息的同时,利用强化学习训练使得动作选择器能获取更为精准的纠错动作信息,使得文本审核方法识别各类文本错误,提高文本审核方法的实践效果和泛化性能。

    隐喻识别方法、电子设备、计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN115758998A

    公开(公告)日:2023-03-07

    申请号:CN202211482274.X

    申请日:2022-11-24

    Abstract: 本申请提出一种隐喻识别方法、电子设备和计算机可读存储介质,方法包括:生成提示语句;将样本语句的部分字符和特征词中的部分字符,分别替换为虚拟字符;分别确定提示语句中每个字符对应的字符嵌入向量;根据所有字符嵌入向量确定提示语句的第一输入向量;通过第一输入向量对预设语言模型进行训练;将获取到的待识别语句输入到预训练的预设语言模型进行识别,得到待识别语句中的目标标识符的取值。本申请通过对提示语句进行改造,将其中的部分字符替换为虚拟字符,并使用改造后的提示语句训练预设语言模型,使模型判断语句中的隐喻关系,将发现语句中的隐喻关系的任务转变为分类任务,提高发现语句中隐喻关系的效率。

Patent Agency Ranking