作为问答的多任务学习

发明专利有效专利

申请号：
CN201980012699.4
IPC分类号：G06N3/04;G06N5/04
申请日期：
2019-01-30
申请人：
易享信息技术有限公司

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著录项信息

专利名称	作为问答的多任务学习
申请号	CN201980012699.4	申请日期	2019-01-30
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2020-09-22	公开/公告号	CN111699498A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06N 基于特定计算模型的计算机系统〔7〕 G06N3/00 基于生物学模型的计算机系统（仿真生物的功能方面的模拟计算机入G06G 7/60）〔7〕 G06N3/02 采用神经网络模型（用于自适应控制的入G05B 13/00；用于图像模式匹配的入G06K 9/00；用于图像数据处理的入G06T 1/40；用于语音模式匹配的入G10L 15/16）〔7〕 G06N3/04 体系结构，例如，互连拓扑〔7〕	IPC分类号	G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;5;/;0;4查看分类表>
申请人	易享信息技术有限公司	申请人地址	美国加利福尼亚州变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	易享信息技术有限公司	当前权利人	易享信息技术有限公司
发明人	B·麦卡恩;N·S·凯斯卡;C·熊;R·佐赫尔
代理机构	北京市联德律师事务所	代理人	黄大正;张来光

摘要

用于作为问答的多任务学习的途径包括：输入层，用于编码语境和问题；基于自我注意的转换器，其包括编码器和解码器；第一双向长期短期记忆(biLSTM)，用于进一步编码编码器的输出；长期短期记忆(LSTM)，用于由解码器的输出和隐藏状态生成语境调整的隐藏状态；注意网络，用于基于第一biLSTM的输出和LSTM的输出生成第一注意权重；词汇层，用于在词汇上的分布；语境层，用于生成在语境上的分布；和切换器，用于生成在词汇上与在语境上的分布之间的加权，基于加权生成复合分布，和使用复合分布选择回答的词。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

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