基于双层注意力联合学习的下联生成方法和装置
公开
摘要
本发明公开了一种基于双层注意力联合学习的下联生成方法和装置，采用了一种新颖的“语料‑短语‑词语”的三层文本结构，并在此基础上使用双层注意力联合学习模型来生成下联。模型内部引入了双层注意力机制分别捕获短语层和词语层的关注信息，外部使用联合学习方法将对联的全部子句进行迭代训练，从而优化模型参数。本发明进行了丰富的实验，其中，双层注意力联合学习模型的BLEU值为0.374，该得分明显优于现有使用“词”嵌入的模型。同时，在字数一致率和人工评估等指标上也验证了方法的有效性。
基本信息
专利标题 ：
基于双层注意力联合学习的下联生成方法和装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114580408A
申请号 ：
CN202210230690.4
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-03-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张宇卜天
申请人 ：
浙江理工大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市经济开发区白杨街道2号大街928号
代理机构 ：
杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
杨天娇
优先权 ：
CN202210230690.4
主分类号 ：
G06F40/289
IPC分类号 ：
G06F40/289 G06F40/30 G06F40/242 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F40/289
短语分析，例如有限状态技术或分块
法律状态
2022-06-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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