[發明專利]訓練語句復述模型的方法、語句復述方法及其裝置

在審

• 申請號: 201911061874.7
• 申請日: 2019-11-01
• 公開（公告）號: CN112784003A
• 公開（公告）日: 2021-05-11
• 發明（設計）人: 郭寅鵬;廖億;蔣欣;張晴;張軼博;劉群
• 申請（專利權）人: 華為技術有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F16/332;G06F40/30;G06F40/58
• 代理公司: 北京龍雙利達知識產權代理有限公司 11329
• 代理人: 陳洪艷;王君

1.一種訓練語句復述模型的方法，其特征在于，包括：

獲取訓練數據，所述訓練數據包括多個語句，所述多個語句的語種不同，且所述多個語句具有相同含義；

根據所述訓練數據，訓練語句復述模型，所述語句復述模型用于基于輸入語句生成所述輸入語句的復述語句，所述復述語句與所述輸入語句具有相同含義，所述復述語句的語種與所述輸入語句的語種相同或不同。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述語句復述模型中包括語種指示參數，所述語種指示參數用于指示所述語句復述模型生成的復述語句的語種；

其中，所述根據所述訓練數據，訓練語句復述模型，包括：

根據所述訓練數據及所述語種指示參數，訓練所述語句復述模型。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述復述語句的語種是根據所述語種指示參數確定的，所述方法還包括：

獲取語種指示信息；

根據所述語種指示信息確定所述語種指示參數。

4.根據權利要求1至3中任一項所述的方法，其特征在于，所述訓練數據包括的多個語句中的至少一個語句為經過擾動處理的語句，所述擾動處理包括隨機刪除語句中的詞、隨機調換語句中詞的詞序以及隨機向語句中插入詞中的至少一項。

5.根據權利要求1至4中任一項所述的方法，其特征在于，在所述獲取訓練數據之前，所述方法還包括：

獲取預訓練數據，所述預訓練數據包括一個或多個語句，所述預訓練數據包括的語句的語種為所述訓練數據包括的語句的語種中的一個或多個；

根據所述預訓練數據，訓練所述語句復述模型。

6.一種語句復述方法，其特征在于，包括：

獲取輸入語句；

通過語句復述模型，對所述輸入語句進行復述，生成所述輸入語句的復述語句，所述復述語句的語種與所述輸入語句的語種相同或不同；

其中，所述語句復述模型是使用訓練數據訓練后得到的，所述訓練數據包括多個語句，所述多個語句的語種不同，且所述多個語句具有相同含義。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述語句復述模型中包括語種指示參數，所述語種指示參數用于指示所述語句復述模型生成的復述語句的語種，其中，所述語句復述模型是根據所述訓練數據及所述語種指示參數訓練后得到的。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述復述語句的語種是根據所述語種指示參數確定的，所述語種指示參數是根據獲取到的語種指示信息確定的。

9.根據權利要求6至8中任一項所述的方法，其特征在于，所述訓練數據包括的多個語句中的至少一個語句為經過擾動處理的語句，所述擾動處理包括隨機刪除語句中的詞、隨機調換語句中詞的詞序以及隨機向語句中插入詞中的至少一項。

10.根據權利要求6至9中任一項所述的方法，其特征在于，所述語句復述模型是使用預訓練數據訓練后、再使用所述訓練數據訓練后得到的，所述預訓練數據包括一個或多個語句，所述預訓練數據包括的語句的語種為所述訓練數據包括的語句的語種中的一個或多個。

11.一種訓練語句復述模型的裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取訓練數據，所述訓練數據包括多個語句，所述多個語句的語種不同，且所述多個語句具有相同含義；

訓練模塊，用于根據所述訓練數據，訓練語句復述模型，所述語句復述模型用于基于輸入語句生成所述輸入語句的復述語句，所述復述語句與所述輸入語句具有相同含義，所述復述語句的語種與所述輸入語句的語種相同或不同。