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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明提出了一种基于预训练模型的文本嵌入向量生成方法及装置，方法包括获取待处理的文本数据，并进行预处理和清洗；将处理后的文本数据输入构建的语言模型模块，以生成模型每一层隐藏状态；其中，所述语言模型模块包括词嵌入层与位置编码、Transformer编码层；将语言模型输出的多层隐藏输入向量池化模块得到文本嵌入向量；其中，所述向量池化模块包括模型推理模块、池化模块；本发明通过模型生成多层隐藏状态，然后使用多层的隐藏状态进行文本嵌入的生成，并根据层数的重要性对其进行加权平均，从而得到兼顾各层特征的文本嵌入向量。
主权项：1.一种基于预训练模型的文本嵌入向量生成方法，其特征在于，包括：获取待处理的文本数据，并进行预处理和清洗；将处理后的文本数据输入构建的语言模型模块，以生成模型每一层隐藏状态；将语言模型输出的多层隐藏输入构建的向量池化模块得到文本嵌入向量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 基于预训练模型的文本嵌入向量生成方法及装置
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