目标内容生成及模型训练方法、装置、系统、设备及介质

专利主权项内容

1.一种用于生成目标内容的自然语言处理模型训练方法，其特征在于，包括：基于目标神经网络模型和量子神经网络模型，通过将所述目标神经网络模型的至少一层替换为所述量子神经网络模型的方式，搭建用于根据用户的目标内容生成请求自动生成相应目标内容的自然语言处理模型；所述量子神经网络模型的层数小于预设层数阈值；将自然语言样本数据集的自然语言样本输入至所述自然语言处理模型；基于量子向量数据库，将所述量子神经网络模型的上一层输出的自然语言特征提取信息转换量子态化的自然语言数据，并将所述量子态化的自然语言数据输入至所述量子神经网络模型；将所述量子神经网络模型输出的测量结果转换为满足预设后处理格式的自然语言特征数据；根据所述自然语言处理模型输出的预测目标内容和所述自然语言样本对应的真实目标内容之间的内容偏差，对所述自然语言处理模型的模型参数进行调整，直至达到模型训练终止条件。