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2023-05-31 发布于四川
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本发明提供了一种基于RNN的语言模型的训练方法及相关装置，方法包括将一条长句子训练数据的元素按照时间划分为至少两部分，针对每部分均计算一次Nce损失值；根据Nce损失值，利用BPTT计算梯度；最后根据计算得到的梯度更新基于RNN的语言模型的参数。针对一条长句子训练数据的每部分计算一次Nce损失值，多次更新基于RNN的语言模型的参数，提高了语言模型的训练速度。将一条长句子训练数据分为至少两部分，基于拆分后的各部分计算梯度优化模型，由于拆分后的各部分相比于未拆分的一条长句子训练数据，时序上的时间点变

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112487785 A (43)申请公布日 2021.03.12 (21)申请号 202011470566.2 (22)申请日 2020.12.14 (71)申请人北京声智科技有限公司

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