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申请/专利权人：天津车之家软件有限公司
摘要：本发明属于信息技术领域，且公开了一种用于相关性模型中关键信息感知与处理的方法，该方法具体步骤如下：S1：定义问题与目标：S2：query侧显式信息扩展：S3：魔盒侧显式信息扩展：S4：设计fieldembedding：S5：构建扩展后的样本格式：S6：实施多任务自训练：S7：评估与优化。本发明通过构建辅助任务与引入软标签，结合多任务训练框架及自训练策略，可以显著提升模型性能，利用预训练模型生成的软标签，模型能够隐式捕捉并学习样本中的深层与丰富信息，增强了对复杂数据的理解能力，同时，多任务学习框架促使模型在多个相关任务上同时优化，有效提升了模型的泛化能力与鲁棒性。
主权项：1.一种用于相关性模型中关键信息感知与处理的方法，其特征在于：该方法具体步骤如下：S1：定义问题与目标：针对query与魔盒信息不均衡，通过扩展信息与优化模型，增强对关键信息的识别，提升相关性判别能力；S2：query侧显式信息扩展：收集query的意图、实体、别名扩展信息，并结构化整合至样本，增强query信息丰富度，提升模型处理效能；S3：魔盒侧显式信息扩展：魔盒侧引入排量、动力结构化属性，扩展魔盒样本信息，提升样本表达丰富度与相关性判别能力；S4：设计fieldembedding：优化Bert，集成fieldembedding区分字段，融合多embedding输入，增强模型对多字段信息的理解与区分力；S5：构建扩展后的样本格式：格式化扩展后的query与魔盒信息，按特定格式组织样本，并作为训练数据，为模型训练做准备；S6：实施多任务自训练：构建QP意图、实体软标签为辅助任务，结合主要相关性判别，通过多任务自训练，增强模型对场景信息的隐式感知能力；S7：评估与优化：评估模型性能，根据结果优化调整，迭代改进以提升判别性能与稳定性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津车之家软件有限公司 一种用于相关性模型中关键信息感知与处理的方法
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