CN119474272A 一种问答模型的训练方法、对象分析方法及相关设备 （腾讯科技（深圳）有限公司）

2基于所述样本问题集，对预训练问答模型进行至少一轮迭代训练采用所述预训练问答模型，将选取的样本问题拆分为多个子问确定获得的多个评估结果满足训练筛选条件时，基于所述各基于预存的各查询接口各自的接口功能描述，按照所述各线上问题各自的语句结构，基于从选取的样本问题提取的文本特征，将所述样本问题分解为多个子问题关键词，基于所述预训练问答模型通过模型参数表征的已学习的基于所述预训练问答模型通过模型参数表征的已学习的知识库，整合获得的各子答3从选取的样本问题提取问题内容特征，并分别从各接口功能描述提取基于所述问题内容特征与各描述内容特征之间的特征相似度，从所述各查询接口中，提取所述子问题的问题语义特征，以及提取所述目标查询接口的接基于获得的问题语义特征与描述语义特征之间的差异，确定所述目标查基于所述调用频次循环调用所述目标查询接口查询所述子问7.根据权利要求1～5任一项所述的方法，其特所述多个子问题各自的子答案的查询效率或所述多个子问题及其子答案形成的答复轨迹表征的答预设的标准问题及其标准评估结果，以及所述标准问题拆分出的多8.根据权利要求1～5任一项所述的方法，其特分别结合预设的多种问答评估策略与所述问基于相应的问答评估策略，评估所述问答轨迹中的所述各子答案9.根据权利要求1～5任一项所述的方法，其特征在于所述综合评估值大于评估阈值时，确定在由所述样本问题生成所述基于获得的答复概率确定模型训练损失未达到所述训练目标4将对应的多个评估结果满足训练筛选条件的问答轨迹作为优选问答个样本问题各自对应的问答轨迹中的至少一个优选基于所述至少一个优选问答轨迹在多个问答轨迹中的发生概率，采用如权利要求1～10任一项所述的方法训练得到的目标问答模型，针对所述待分析从预设的多个应用程序接口中，分别调用与所述多个目标子问题各自匹基于获得的各目标子答案，生成针对所述目标对象的描述文所述训练模块具体用于：确定获得的多个评估结果满足训练筛选条所述处理模块具体用于：从预设的多个应用程序接口中，分别调用与所5所述处理模块具体用于：基于获得的各目标子答案，生成针对所述目处理器，用于调用所述存储器中存储的程序指令，按照获得的程执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如权利要求1～11中任一项所述的方6解决训练得到的目标问答模型的问答准确性78时从关联的数据库中查询数据；不同查询接口关联的数据库中存储涉及不同领域的数据；9个参考答复过程中，以查询所述各子答案作为目标答复过程生成所述预测答案的答复概述多个样本问题各自对应的问答轨迹中的至少一个优选[0098]图9为本申请实施例提供的问答模型的训练装置或对象分析装置的一种结构示意[0107]本申请实施例涉及人工智能(ArtificialIntelligence，AI)技术和云计算[0110]下面对本申请实施例提供的问答模型的训练方法和对象分析方法的应用领域进也可以是采用无线通信技术进行通信，例如，通过蓝牙或无线保真(wirelessfidelity，设备可以访问的第三方应用程序或终端设备可以访问的网页等。服务端101泛指可以使用本地存储资源的占用。[0136]客户端102响应于针对对象分析功能的触发操作，向服务端101发送客户端102待题的分析答案，向客户端102反馈分析答案。客户端102接收到服务端101发送的分析答案于准确的样本问题集进行训练，从而训练得到的目标问答模型能够更加准确地预测答案。[0161]从样本问题集中选取至少一个样本问题进行本轮迭代训[0165]基于从选取的样本问题提取的文本特征，将样本问题分[0166]通过各子问题可以反映出预训练问答模型已经学习到的针对样本问题的文本特[0167]作为一种实施例，预训练问答模型能够决定为每个子问也可以是涉及多个领域的横向问题，提高了采用训练得到的目标问答模型的问答全面性，[0179]问题内容特征与各描述内容特征之间的特征相似度可以采用余弦相似度等计算询接口_n)各自的接口功能描述进行内容特征提取，获得相应的描述内容特征，分别记为[0212]在API调用场景下，请参考图5A中的(1)，一种问答评估策略为评估API调用成功[0218]又例如，多个评估结果均表征各子答案各自在生成预测答案时的贡献值达到预期，且存在至少一个评估结果均表征的各子答案各自在生成预测答案时的贡献值达到目本问题的问答过程进行学习，可以使得预训练问答模型更加高效的学习到正确的问答过[0237]调整预训练问答模型的模型参数可以采用同步特征训练(SynchronousFeature[0240]响应于针对网络资源中提供的问题输入位置触发的输入操作，可以获得线上问n[0245]采用智能体对每个样本问题进行理解和分析，自动将样本问题拆分为多个子问[0249]S607，按照综合评估值从大到小对各问答轨迹进行排序，选取前k个优质问答轨[0250]k可以是预设值，也可以是从各问答轨迹确定出的综合评估值大于综合阈值的问序接口(如包括心理学应用程序接口_1、心理学各自对应的应用程序接口(如包括热度查询应用程序接口_1、热度查询应用程序接口_[0277]基于预存的各查询接口各自的接口功能描述，按照各线[0281]基于从选取的样本问题提取的文本特征，将样本问题分[0286]基于预训练问答模型通过模型参数表征的已学习的知识库，整合获得的各子答程序对应的应用软件可以安装在计算机设备900上，该计算机设备900包括处理器980以及有机发光二极管OLED(OrganicLight_EmittingDiode)等形式[0321]处理器980用于读取计算机程序，然后执行计算机程序定义的方法，例如处理器[0322]存储器920一般包括内存和外存，内存可以为随机存储器(RAM)，只读存储器数据可包括操作系统或应用程序被运行后产生的数据，用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指[0324]在一种可能的实施例中，显示面板941可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部930可以包括图像输入设备931和其他输入设备932，其中其他输入设备可以但不限于包括例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，