【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及自然語言處理，具體為基于transformer的自然語言處理系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、自從transformer架構(gòu)被引入以來，它已經(jīng)成為自然語言處理(nlp)領(lǐng)域的一個(gè)重要突破，由于其獨(dú)特的自注意力機(jī)制，transformer能夠捕捉文本數(shù)據(jù)中的長距離依賴關(guān)系，這在處理各種語言模型任務(wù)時(shí)顯示出卓越的效果。transformer的核心優(yōu)勢在于它的并行處理能力和對(duì)序列中不同部分的動(dòng)態(tài)關(guān)注能力，使其在機(jī)器翻譯、文本摘要、情感分析等多種任務(wù)中取得了先進(jìn)的性能。
2、現(xiàn)有的自然語言處理系統(tǒng)通常采用標(biāo)準(zhǔn)的transformer架構(gòu)或其變體來執(zhí)行特定任務(wù)，例如bert和gpt系列。這些模型通過在大量的文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)了豐富的語言表示，隨后可以通過微調(diào)適應(yīng)具體的下游任務(wù)。這種預(yù)訓(xùn)練加微調(diào)的方法極大地提高了處理特定任務(wù)時(shí)的效率和效果，使得基于transformer的模型在多個(gè)nlp基準(zhǔn)測試中達(dá)到了新的性能高度。
3、盡管現(xiàn)有基于transformer的nlp系統(tǒng)在多個(gè)領(lǐng)域表現(xiàn)出色，但還存在一些不足，首先，單個(gè)任務(wù)的訓(xùn)練和優(yōu)化過程往往無法利用不同任務(wù)之間的潛在聯(lián)系，導(dǎo)致資源利用率不高，也缺乏任務(wù)間的知識(shí)遷移，其次，這些系統(tǒng)在遇到數(shù)據(jù)分布不一致或新任務(wù)時(shí)，需要大量的新數(shù)據(jù)和重復(fù)訓(xùn)練，使得模型泛化能力和靈活性受限，最后，處理多種任務(wù)時(shí)，現(xiàn)有系統(tǒng)往往需要為每個(gè)任務(wù)單獨(dú)調(diào)整或重新訓(xùn)練模型，這不僅增加了計(jì)算成本，也降低了系統(tǒng)的擴(kuò)展性。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)
2、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本專利技術(shù)通過以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：基于transformer的自然語言處理系統(tǒng)，包括：
3、神經(jīng)架構(gòu)搜索組件，用于自動(dòng)搜索和優(yōu)化用于自然語言處理的transformer模型架構(gòu)；
4、多任務(wù)學(xué)習(xí)組件，用于在共享的模型層基礎(chǔ)上同時(shí)訓(xùn)練多個(gè)自然語言處理任務(wù)；
5、元學(xué)習(xí)組件，用于優(yōu)化模型的參數(shù)初始化，使其能夠通過少量數(shù)據(jù)和訓(xùn)練步驟快速適應(yīng)新的任務(wù)；
6、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)增強(qiáng)組件，用于生成多樣化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，增強(qiáng)模型的泛化能力和魯棒性。
7、優(yōu)選的，所述神經(jīng)架構(gòu)搜索組件包括：
8、定義可搜索的架構(gòu)參數(shù)，包括自注意力機(jī)制的類型、transformer的層數(shù)、注意力頭數(shù)、前饋網(wǎng)絡(luò)的寬度和激活函數(shù)的類型；
9、使用darts算法，以連續(xù)可微的方式探索搜索空間中最優(yōu)的transformer架構(gòu)；
10、通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略梯度方法優(yōu)化控制器，該控制器生成用于自然語言處理任務(wù)的最優(yōu)架構(gòu)。
11、優(yōu)選的，所述神經(jīng)架構(gòu)搜索組件進(jìn)一步包括：
12、通過策略梯度方法優(yōu)化控制器的參數(shù)θ，采用以下公式：
13、
14、其中，θ:控制器的參數(shù)，表示生成網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的策略，α:學(xué)習(xí)率，控制每次參數(shù)更新的幅度，影響收斂速度和穩(wěn)定性，表示架構(gòu)集合,包含所有候選架構(gòu)α，r(a):架構(gòu)a在驗(yàn)證集上的性能得分，通常是模型在特定任務(wù)上的準(zhǔn)確度或損失，反映了架構(gòu)的有效性；表示對(duì)控制器參數(shù)θ的梯度，指向損失函數(shù)上升最快的方向；
15、p(a|θ):給定參數(shù)θ的情況下，生成架構(gòu)a的概率分布，通常采用softmax函數(shù)生成：
16、
17、其中，f(a；θ)是與架構(gòu)a相關(guān)的得分函數(shù)，表征了架構(gòu)生成的質(zhì)量。
18、優(yōu)選的，所述多任務(wù)學(xué)習(xí)組件包括：
19、在transformer的底層架構(gòu)中設(shè)置共享的編碼器層，用于多個(gè)自然語言處理任務(wù)的特征表示；
20、在每個(gè)任務(wù)上設(shè)置任務(wù)特定的適配層，使模型能夠處理各個(gè)任務(wù)的特殊需求；
21、應(yīng)用不確定性加權(quán)方法，根據(jù)每個(gè)任務(wù)的不確定性動(dòng)態(tài)調(diào)整損失函數(shù)的權(quán)重。
22、優(yōu)選的，所述多任務(wù)學(xué)習(xí)組件進(jìn)一步包括：
23、不確定性加權(quán)的損失函數(shù)包括以下公式：
24、
25、其中，li是第i個(gè)任務(wù)的損失函數(shù)，σi是第i個(gè)任務(wù)的模型不確定性參數(shù)。
26、優(yōu)選的，所述元學(xué)習(xí)組件包括：
27、通過模型無關(guān)的元學(xué)習(xí)算法優(yōu)化模型的參數(shù)初始化；
28、在內(nèi)循環(huán)中，針對(duì)每個(gè)任務(wù)執(zhí)行少量梯度更新，使模型生成與任務(wù)相關(guān)的參數(shù)；
29、在外循環(huán)中，基于所有任務(wù)的累積損失對(duì)初始參數(shù)進(jìn)行全局更新，使其能夠通過少量梯度更新迅速適應(yīng)新任務(wù)。
30、優(yōu)選的，所述元學(xué)習(xí)組件進(jìn)一步包括：
31、外循環(huán)中模型的初始化參數(shù)通過以下公式進(jìn)行更新：
32、
33、其中，φ是初始化參數(shù)，α是學(xué)習(xí)率，是任務(wù)的損失函數(shù)。
34、優(yōu)選的，所述動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)增強(qiáng)組件包括：
35、采用條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，生成與原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)在語義上保持一致但形式多樣的訓(xùn)練樣本；
36、通過訓(xùn)練生成器生成逼真的數(shù)據(jù)樣本，并通過鑒別器對(duì)生成的數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類；
37、將生成的數(shù)據(jù)加入模型訓(xùn)練集中，增強(qiáng)模型的泛化能力和魯棒性。
38、優(yōu)選的，所述動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)增強(qiáng)組件進(jìn)一步包括：
39、條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的生成器和鑒別器通過以下目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練：
40、
41、其中，x為真實(shí)數(shù)據(jù)樣本，g(z)為生成的數(shù)據(jù)樣本，d(x)為鑒別器判別真實(shí)數(shù)據(jù)的概率，d(g(z))為鑒別器判別生成數(shù)據(jù)的概率。
42、優(yōu)選的，所述多任務(wù)學(xué)習(xí)組件通過共享的transformer編碼器層與任務(wù)特定適配層的分離設(shè)計(jì)，使得每當(dāng)新增任務(wù)時(shí)，能夠直接添加相應(yīng)的任務(wù)特定適配層，而無需對(duì)共享的transformer編碼器層進(jìn)行修改。
43、本專利技術(shù)提供了基于transformer的自然語言處理系統(tǒng)。具備以下有益效果：
44、1、本專利技術(shù)通過采用共享的transformer編碼器層與任務(wù)特定的適配層分離的設(shè)計(jì)，允許系統(tǒng)在不修改已存在的編碼器架構(gòu)的前提下，快速添加或更新任務(wù)特定的適配層，從而提升了系統(tǒng)在處理多種自然語言任務(wù)時(shí)的靈活性和擴(kuò)展性。
45、2、本專利技術(shù)的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)增強(qiáng)組件通過條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成的訓(xùn)練樣本豐富了訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，增強(qiáng)了模型對(duì)于新和未見數(shù)據(jù)的處理能力。這種方法提高了模型的泛化能力，使其更加魯棒，尤其有效于應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)分布的不一致性。
46、3、本專利技術(shù)通過元學(xué)習(xí)組件和多任務(wù)學(xué)習(xí)組件共同作用，不僅減少了模型對(duì)大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴，還通過共享學(xué)習(xí)的特征和動(dòng)態(tài)調(diào)整訓(xùn)練資源分配，提高了訓(xùn)練過程中的資源利用率和模型訓(xùn)練的效率，這使得系本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.基于Transformer的自然語言處理系統(tǒng)，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于Transformer的自然語言處理系統(tǒng)，其特征在于，所述神經(jīng)架構(gòu)搜索組件包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于Transformer的自然語言處理系統(tǒng)，其特征在于，所述神經(jīng)架構(gòu)搜索組件進(jìn)一步包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于Transformer的自然語言處理系統(tǒng)，其特征在于，所述多任務(wù)學(xué)習(xí)組件包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于Transformer的自然語言處理系統(tǒng)，其特征在于，所述多任務(wù)學(xué)習(xí)組件進(jìn)一步包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于Transformer的自然語言處理系統(tǒng)，其特征在于，所述元學(xué)習(xí)組件包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于Transformer的自然語言處理系統(tǒng)，其特征在于，所述元學(xué)習(xí)組件進(jìn)一步包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于Transformer的自然語言處理系統(tǒng)，其特征在于，所述動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)增強(qiáng)組件包括：
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于Transformer的自然
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于Transformer的自然語言處理系統(tǒng)，其特征在于，所述多任務(wù)學(xué)習(xí)組件通過共享的Transformer編碼器層與任務(wù)特定適配層的分離設(shè)計(jì)，使得每當(dāng)新增任務(wù)時(shí)，能夠直接添加相應(yīng)的任務(wù)特定適配層，而無需對(duì)共享的Transformer編碼器層進(jìn)行修改。
...【技術(shù)特征摘要】
1.基于transformer的自然語言處理系統(tǒng)，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于transformer的自然語言處理系統(tǒng)，其特征在于，所述神經(jīng)架構(gòu)搜索組件包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于transformer的自然語言處理系統(tǒng)，其特征在于，所述神經(jīng)架構(gòu)搜索組件進(jìn)一步包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于transformer的自然語言處理系統(tǒng)，其特征在于，所述多任務(wù)學(xué)習(xí)組件包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于transformer的自然語言處理系統(tǒng)，其特征在于，所述多任務(wù)學(xué)習(xí)組件進(jìn)一步包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于transformer的自然語言處理系統(tǒng)，其特征在于，所述元學(xué)習(xí)組...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：周依娜，蘇旭陽，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：南京大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：
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