双阶段语义词向量生成方法

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摘要

本发明提供了双阶段语义词向量生成方法，该方法包括5个步骤：文本矩阵化；特征提取器的构建；语义识别；神经语言模型的构建；义项词向量的生成。本发明使用多个神经网络为多义词的不同语义生成了对应的词向量，解决了传统词级嵌入式中多义词只对应一个词向量的缺陷，且使用的语料库大小在可接受范围内；同时采用卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)结合的方式，一方面利用了卷积神经网络的特征提取能力，一方面利用了SVM的泛化性以及鲁棒性，使得词义识别的效果更优，从而使得生成的语义词向量质量更高。

基本信息

专利标题：

双阶段语义词向量生成方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN111027595A

申请号：

CN201911132191.6

公开（公告）日：

2020-04-17

申请日：

2019-11-19

授权号：

CN111027595B

授权日：

2022-05-03

发明人：

桂盛霖刘一飞

申请人：

电子科技大学

申请人地址：

四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号

代理机构：

电子科技大学专利中心

代理人：

周刘英

优先权：

CN201911132191.6

主分类号：

G06K9/62

IPC分类号：

G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06F40/30