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申请/专利权人：清华大学;中国移动通信集团有限公司研究院
摘要：本发明提供一种数据处理方法、任务预测方法、设备及介质，涉及人工智能领域，数据处理方法包括：获取第一任务的训练数据的第一特征向量；根据第一特征向量与任务提示信息集合中的任务提示信息的匹配度，确定任务提示信息集合中的第一目标任务提示信息；将第一特征向量与第一目标任务提示信息进行组合，得到第二特征向量；将第二特征向量输入预训练语言模型，得到第一任务的训练数据的预测结果；根据第一任务的训练数据的预测结果和第一任务的训练数据对应的标签，对任务提示信息集合进行调整，得到目标任务提示信息集合。本发明实施例，通过调节和使用任务提示信息集合，从而提高预训练语言模型预测的准确性。
主权项：1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一任务的训练数据的第一特征向量；根据所述第一特征向量与任务提示信息集合中的任务提示信息的匹配度，确定所述任务提示信息集合中的第一目标任务提示信息；将所述第一特征向量与所述第一目标任务提示信息进行组合，得到第二特征向量；将所述第二特征向量输入预训练语言模型，得到所述第一任务的训练数据的预测结果；根据所述第一任务的训练数据的预测结果和所述第一任务的训练数据对应的标签，对所述任务提示信息集合进行调整，得到目标任务提示信息集合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 中国移动通信集团有限公司研究院 数据处理方法、任务预测方法、设备及介质
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