【技术实现步骤摘要】
本申请涉及语义理解相关，具体涉及一种基于深度学习的自然语言识别处理方法及装置。
技术介绍
1、自然语言处理（natural language processing, nlp）是人工智能领域的重要分支，致力于使计算机能够理解、生成和处理人类语言。随着互联网和数字化技术的飞速发展，文本数据呈爆炸式增长，对高效、精准的自然语言处理技术需求迫切。
2、然而，随着应用场景拓展，现有自然语言处理技术暴露出一些不足。例如，transformer模型处理长文本时计算复杂度呈平方级增长，导致内存占用大、计算效率低；预训练模型在垂直领域适配性差，直接应用效果不佳，需大量标注数据进行微调；支持多语言的模型通常需额外大量语料，训练成本高。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请的实施例致力于提供一种基于深度学习的自然语言识别处理方法及装置，以解决现有技术中模型的内存占用大、计算效率低、在垂直领域适配性差、多语言的模型训练成本高的问题。
2、本申请的技术方案提供一种基于深度学习的自然语言识别处理
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1.一种基于深度学习的自然语言识别处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的自然语言识别处理方法，其特征在于，所述混合注意力机制为结合局部窗口注意力与全局稀疏注意力的注意力机制。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的自然语言识别处理方法，其特征在于，所述动态参数模块用于基于输入文本复杂度自适应调整网络层数及注意力头数量，使得网络层数及注意力头数量与所述输入文本复杂度正相关。
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的自然语言识别处理方法，其特征在于，所述自然语言处理模块的训练过程包括：
5.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的自然语言识别处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的自然语言识别处理方法，其特征在于，所述混合注意力机制为结合局部窗口注意力与全局稀疏注意力的注意力机制。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的自然语言识别处理方法，其特征在于，所述动态参数模块用于基于输入文本复杂度自适应调整网络层数及注意力头数量，使得网络层数及注意力头数量与所述输入文本复杂度正相关。
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的自然语言识别处理方法，其特征在于，所述自然语言处理模块的训练过程包括：
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的自然语言识别处理方法，其特征在于，所述自然语言处理模块包括：通用模型和领域适配...
【专利技术属性】
技术研发人员：李艳，黄家欣，李珊，艾金龙，
申请(专利权)人：云南迅盛科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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