【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，更具体地，涉及一种基于语言模型理解用户表征的方法和装置。
技术介绍
1、用户表征是指人工智能算法中对于用户的抽象表示，上述用户表征被使用在多种领域的算法中，例如，推荐系统算法、用户画像算法等；但是当前用户表征的相关算法模型缺乏解释性，无法在应用层面上针对上述用户表征提供解释；从用户的角度来说，用户只能得到算法模型的结果，却无法得知算法模型提供结果的原因，例如，用户被推荐了某个商品，却无法得知自己在算法模型中是如何被理解的，这会影响用户对算法模型输出结果的信服力。
2、随着大规模语言模型的发展，上述大规模语言模型在不同的应用中展现了惊人的效果，尤其是知识记忆、文本理解和文本生成等方面，但是现有的大规模语言模型通常只能理解文本模态，无法直接理解算法模型中的用户表征。
3、综上所述，如何基于大规模语言模型理解用户表征，是目前需要解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种基于语言模型理解用户表征的方法和装置，使大规模语言模型输...
【技术保护点】
1.一种基于语言模型理解用户表征的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第一用户表征，具体包括:
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一用户表征输入到查询转换器Q-Transformer模型，生成第二用户表征，具体包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述Q-Transformer模型的训练过程包括：
7...
【技术特征摘要】
1.一种基于语言模型理解用户表征的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第一用户表征，具体包括:
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一用户表征输入到查询转换器q-transformer模型，生成第二用户表征，具体包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述q-transformer模型的训练过程包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户表征样本和描述...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗昱冬，黄涛，杨贝，徐萧萧，
申请(专利权)人：阿里巴巴中国有限公司，
类型：发明
国别省市：
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