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摘要：本申请涉及一种基于arm架构的文本向量化模型优化方法和装置。所述方法包括：根据arm架构的计算能力，设计初始arm文本向量化模型；将转移用样本数据输入至已训练文本向量化模型，得到文本向量识别结果；根据文本向量识别结果，将已训练文本向量化模型的软标签迁移至初始arm文本向量化模型；在初始arm文本向量化模型的识别速度或和识别准确度不能满足预设数值的情况下，根据识别速度和识别准确度，对初始模型层数以及初始模型维度进行调整，得到调整arm文本向量化模型；将调整arm文本向量化模型作为初始arm文本向量化模型后进行多次软标签迁移，得到目标arm文本向量化模型。本方法能够满足业务系统的实时处理需求。
主权项：1.一种基于arm架构的文本向量化模型优化方法，其特征在于，所述方法包括：获取已训练文本向量化模型以及转移用样本数据；根据arm架构的计算能力，设计初始arm文本向量化模型；所述初始arm文本向量化模型包括初始模型层数以及初始模型维度；将所述转移用样本数据输入至所述已训练文本向量化模型，得到文本向量识别结果；根据所述文本向量识别结果，将所述已训练文本向量化模型的软标签迁移至所述初始arm文本向量化模型；在所述初始arm文本向量化模型的识别速度或和识别准确度不能满足预设数值的情况下，根据所述识别速度和所述识别准确度，对所述初始模型层数以及所述初始模型维度进行调整，得到调整arm文本向量化模型；将所述调整arm文本向量化模型作为所述初始arm文本向量化模型，返回执行所述根据所述文本向量识别结果，将所述已训练文本向量化模型的软标签迁移至所述初始arm文本向量化模型的步骤，直到所述初始arm文本向量化模型的所述识别速度或和所述识别准确度满足预设数值，得到目标arm文本向量化模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南方电网人工智能科技有限公司 基于arm架构的文本向量化模型优化方法和装置
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