基于深度学习的自然语言识别处理方法及装置

本申请涉及语义理解相关技术领域，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，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。具体的，自然语言处理模块具有动态参数模块，用于根据输入文本复杂度自适应调整网络层数及注意力头数量，以尽可能减少内存占用、提高计算效率；通过领域适配器提高垂直领域适配性；通过共享编码器支持跨语言语义理解，解决多语言的模型训练成本高的问题。