【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及深度学习自然语言，具体为一种基于深度学习的自然语言模型构建方法。
技术介绍
1、深度学习的自然语言模型是一类利用神经网络和深度学习方法来处理自然语言的模型。这些模型通过大规模的数据训练，学习语言的特征和规律，以达到自然语言处理的目标，这些深度学习自然语言模型在各种任务中取得了显著的成果，如语言模型、机器翻译、文本分类、情感分析、问答系统等。它们能够从大量的数据中学习语言的特征和模式，并将其应用于自然语言处理任务中。不断的研究和发展也推动了深度学习自然语言模型的不断改进和优化；一般在进行自然语言进行深度学习时，往往需要对大量的信息进行接收和处理，非常不便，也导致使用人员很难进行对信息进行处理和学习，以及在使用时因为文字的阅读和吸收非常不便，导致使用者很难进行深度学习的状态，为此，我们提出一种基于深度学习的自然语言模型构建方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于深度学习的自然语言模型。
2、以解决上述
技术介绍
中提出的问题，本专利技术提供如下技术方案：...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的自然语言模型，包括安装箱(1)，其特征在于：所述安装箱(1)的表面一侧固定连接有固定框(2)，所述安装箱(1)的内部设置有隔板(3)，所述隔板(3)的表面安装有信息转换器(4)，所述信息转换器(4)的内部设置有信息储存条(5)，所述安装箱(1)的内壁固定安装有电脑主机(6)，所述电脑主机(6)的表面通过电源线(7)与信息转换器(4)的输入端电性连接，所述信息转换器(4)的输出端通过数据线(8)与电脑主机(6)的输入端相连接，所述电脑主机(6)的表面通过电源线(7)与显示器(9)电性连接，所述固定框(2)的内部设置有支撑机构(10)，所述支撑机构(...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的自然语言模型，包括安装箱(1)，其特征在于：所述安装箱(1)的表面一侧固定连接有固定框(2)，所述安装箱(1)的内部设置有隔板(3)，所述隔板(3)的表面安装有信息转换器(4)，所述信息转换器(4)的内部设置有信息储存条(5)，所述安装箱(1)的内壁固定安装有电脑主机(6)，所述电脑主机(6)的表面通过电源线(7)与信息转换器(4)的输入端电性连接，所述信息转换器(4)的输出端通过数据线(8)与电脑主机(6)的输入端相连接，所述电脑主机(6)的表面通过电源线(7)与显示器(9)电性连接，所述固定框(2)的内部设置有支撑机构(10)，所述支撑机构(10)的表面固定连接有旋转组件(11)，所述旋转组件(11)的表面与显示器(9)相连接，所述显示器(9)的表面通过电源线(7)与音箱(12)的表面电性连接。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的自然语言模型，其特征在于：所述支撑机构(10)包括固定条(1001)、安装扣(1002)、卡槽(1003)、卡块(1004)、弹簧(1005)、孔洞(1006)、第一连接块(1007)、第一活动柱(1008)、调节杆(1009)、第二连接块(1010)、第二活动柱(1011)、连接柱(1012)、固定块(1013)，所述固定条(1001)的表面固定安装在安装箱(1)的表面一侧，所述固定条(1001)的表面开设有多个卡槽(1003)，所述固定条(1001)的表面设置有多个用于固定的安装扣(1002)。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的自然语言模型，其特征在于：所述卡槽(1003)的表面与卡块(1004)相适配，所述卡块(1004)的表面与弹簧(1005)的一端相连接，所述第一连接块(1007)的表面两侧均开设有孔洞(1006)，所述弹簧(1005)的另一端固定连接在孔洞(1006)的内部，所述第一连接块(1007)的内部设置有第一活动柱(1008)，所述第一活动柱(1008)的表面固定连接有调节杆(1009)，所述调节杆(1009)的另一端固定连接有第二连接块(1010)...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜转转，
申请(专利权)人：创世元灵北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。