[發明專利]一種任務型對話文本增強系統在審
| 申請號： | 202011294635.9 | 申請日： | 2020-11-18 |
| 公開（公告）號： | CN112488164A | 公開（公告）日： | 2021-03-12 |
| 發明（設計）人： | 周昉昉;鄭穎龍;劉佳木;賴蔚蔚;吳廣財;鄭杰生;林嘉鑫;葉杭 | 申請（專利權）人： | 廣東電力信息科技有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62;G06F40/284;G06F40/247 |
| 代理公司： | 北京世譽鑫誠專利代理有限公司 11368 | 代理人： | 任欣生 |
| 地址： | 510030 廣東省廣*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 任務 對話 文本 增強 系統 | ||
【權利要求書】：
1.一種任務型對話文本增強系統，其特征在于，包括：同義詞替換模塊、近義詞替換模塊、實體替換模塊、噪聲注入模塊、文本混合模塊，其中：
所述同義詞替換模塊，用于用文本中各個詞的同義詞替換對應的詞，生成第一訓練數據；
所述近義詞替換模塊，用于用文本中各個詞的近義詞替換對應的詞，生成第二訓練數據；
所述實體替換模塊，用于用文本中與各個實體類型相同的實體替換對應的實體，生成第三訓練數據；
所述噪聲注入模塊，用于置空、交換、增加、刪除文本的詞，生成第四訓練數據；
所述文本混合模塊，用于混合所述第一訓練數據、所述第二訓練數據、所述第三訓練數據、所述第四訓練數據，得到第五訓練數據。
2.根據權利要求1所述的任務型對話文本增強方法，其特征在于，所述文本混合模塊，具體用于：
利用Mixup算法，混合所述第一訓練數據、所述第二訓練數據、所述第三訓練數據、所述第四訓練數據。
3.根據權利要求1所述的任務型對話文本增強方法，其特征在于，所述近義詞替換模塊還用于利用訓練過的Word2Vec模型及訓練過的GloVe模型，獲取文本中各個詞的近義詞。
4.根據權利要求1所述的任務型對話文本增強方法，其特征在于，所述實體替換模塊還用于，利用條件隨機場CRF模型獲取文本中的實體。
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