模型训练方法、装置、介质及电子设备制造方法及图纸

本公开涉及一种模型训练方法、装置、介质及电子设备，涉及人工智能技术领域，该方法包括：获取意图识别模型规则相关的至少一个源文件；对所述至少一个源文件进行编辑，得到至少一个目标文件；对所述至少一个目标文件进行可视化显示。本公开实施例通过对与意图识别模型规则相关的至少一个源文件进行处理并显示能够提高模型训练的便捷性。够提高模型训练的便捷性。够提高模型训练的便捷性。

【技术实现步骤摘要】
模型训练方法、装置、介质及电子设备


[0001]本公开涉及人工智能
，具体地，涉及一种模型训练方法、装置、介质及电子设备。

技术介绍

[0002]目前自然语言处理是人工智能中较为热门的一项技术，出现了很多可对自然语言进行处理的工具，例如自然语言理解的工具。现有的自然语言理解工具可以进行本地部署，针对需求训练和调整自己的模型，常见的开源工具有RASA。在训练RASA的相关模型时，由于模型的复杂性加高，导致模型训练的难度比较高。

技术实现思路

[0003]本公开的目的是提供一种模型训练方法、装置、介质及电子设备，旨在解决上述问题。
[0004]为了实现上述目的，本公开第一方面提供一种模型训练方法，所述方法包括：获取意图识别模型规则相关的至少一个源文件；对所述至少一个源文件进行编辑，得到至少一个目标文件；对所述至少一个目标文件进行可视化显示。
[0005]可选地，所述至少一个源文件包括以下任意一种：第一源文件，所述第一源文件用于定义自然语言理解NLU模块的训练数据；第二源文件，所述第二源文件用于定义对话流程；第三本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：获取意图识别模型规则相关的至少一个源文件；对所述至少一个源文件进行编辑，得到至少一个目标文件；对所述至少一个目标文件进行可视化显示。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一个源文件包括以下任意一种：第一源文件，所述第一源文件用于定义自然语言理解NLU模块的训练数据；第二源文件，所述第二源文件用于定义对话流程；第三源文件，所述第三源文件用于存储预定义的规则；第四源文件，所述第四源文件用于定义自然语言理解NLU模块和对话管理DM模块的组件。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第四源文件包括特征提取组件、模型选择组件和策略配置组件中的至少一个，所述方法还包括：将所述特征提取组件、模型选择组件和策略配置组件封装成流式结构，并按照所述流式结构进行数据处理和训练。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述至少一个目标文件进行可视化显示，包括：基于所述目标文件获取可视化设计项；利用所述可视化项确定可编辑项，并对所述可编辑项进行显示。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述可视化设计项包括所述第一源文件的意图、样本和实体的填充...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈定玮，
申请(专利权)人：飞算数智科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：