【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机,具体涉及一种训练任务数据处理方法、装置及设备。
技术介绍
1、对于自然语言描述的资源分配问题,尤其是在模拟攻击训练过程中,如“在某次训练任务中,敌方在我方根据地外设置了3个据点,其威胁程度分别为(2,3,1)。我方计划派遣由十个火力单元组成的轰击部队摧毁敌方据点,根据侦查情报和地势分析,有3个作战区域可以作为阵地部署我方攻击单元,各阵地对敌方各据点的摧毁概率为:第一个阵地(0.29,0.76,0.55),第二个阵地(0.56,0.39,0.57),第三个阵地(0.45,0.41,0.73)。现在需要规划每个训练区域的攻击单元部署数量以及确定各攻击点的最优进攻策略,以最大程度上摧毁敌方据点”。示例中的任务并不能够被传统的攻击资源分配或阵地部署模型直接处理,需要人工分析提取数据,再输入到算法模型中计算。这不仅效率低下,而且容易引入错误。随着技术的发展,训练指令与情报信息的来源日益多元化,包括大量非结构化的自然语言信息,这对信息的快速理解和小模型的高效求解提出了新的挑战。
2、人工智能技术,特别是自然语言处理
...【技术保护点】
1.一种训练任务数据处理方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的训练任务数据处理方法,其特征在于,所述方法还包括:
3.根据权利要求1所述的训练任务数据处理方法,其特征在于,所述基于所述训练任务类型确定与所述训练任务满足映射条件的目标任务类型,包括:
4.根据权利要求3所述的训练任务数据处理方法,其特征在于,所述基于所述目标任务类型确定候选计算模型,包括:
5.根据权利要求4所述的训练任务数据处理方法,其特征在于,所述基于所述细节信息对所述候选计算模型进行调整,以生成目标计算模型,包括:
6.根据权
...【技术特征摘要】
1.一种训练任务数据处理方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的训练任务数据处理方法,其特征在于,所述方法还包括:
3.根据权利要求1所述的训练任务数据处理方法,其特征在于,所述基于所述训练任务类型确定与所述训练任务满足映射条件的目标任务类型,包括:
4.根据权利要求3所述的训练任务数据处理方法,其特征在于,所述基于所述目标任务类型确定候选计算模型,包括:
5.根据权利要求4所述的训练任务数据处理方法,其特征在于,所述基于所述细节信息对所述候选计算模型进行调整,以...
【专利技术属性】
技术研发人员:梁文谦,张勇,黄成琪,朱胤,张红梅,贾丽梅,李世兴,吕世豪,吴心雨,邓呈泽,
申请(专利权)人:北方自动控制技术研究所,
类型:发明
国别省市:
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