公开(公告)号：CN117435704A

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202311379668.7

申请日：2023-10-23

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 郭苏州

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/335 ,  G06F16/33

Abstract: 本申请涉及一种车载对话系统回复语生成方法、装置、车辆及存储介质，方法包括：获取车机状态特征；基于用户的语音数据确定用户意图特征；获取车机执行用户意图特征后的车机执行特征；根据用户意图特征、车机状态特征和车机执行特征构建提示信息；将提示信息输入聊天机器人模型，生成回复语信息；其中，回复语信息包括回复语以及车载对话系统播放回复语的目标音色，以使车载对话系统根据目标音色播放回复语。该方法可以基于聊天机器人模型，根据车机执行用户意图特征后的车机执行特征以及车机状态特征和用户意图特征生成带有目标音色的回复语，更能符合对话交互过程中的环境，使车载对话系统的回复语满足用户需求，提高用户体验。

公开(公告)号：CN117574913A

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202311551327.3

申请日：2023-11-20

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 郭苏州 ,  贺刚 ,  刁楷 ,  任伟

IPC: G06F40/30 ,  G06F16/35 ,  G06F40/295 ,  G06F18/214

Abstract: 本申请涉及一种模型训练方法、下游任务的处理方法及装置、和电子设备，该方法包括：基于初始训练样本，生成第一训练样本；其中，第一训练样本中包括初始训练样本的类别信息、初始训练样本对应的第一文本单元集、及初始训练样本对应的类别信息集；对第一训练样本进行掩码处理，得到第二训练样本；利用第一模型对第二训练样本进行掩码预测，得到第二文本单元集；基于第二文本单元集，对第一模型的模型参数进行至少一次更新，得到训练后的第一模型。本申请通过在样本中引入各个文本单元的类别信息对模型进行训练，模型可以学习到文本单元的类别信息和上下文之间的关联，使得训练后的模型能够对各种语料进行精准识别，从而提升用户的体验。

公开(公告)号：CN116956937A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202310934916.3

申请日：2023-07-27

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 郭苏州

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/284 ,  G06F40/242 ,  G06F40/205 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种为BERT模型加入领域知识的方法及系统，涉及自然语言处理技术领域。所述方法包括：对单个目标语句进行解析，得到新词词典信息；将目标语句及对应新词词典信息转换为标识编码后输入BERT模型的输入层，生成嵌入向量；将所述嵌入向量在所述BERT模型的微调过程中作为所述BERT模型的神经网络层的输入，完成领域知识的加入。相较于现有技术，本发明可在不对模型进行重新训练的情况下，将新的领域知识加入BERT模型中，以解决模型在槽位抽取任务中的槽位稀疏性问题。