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- [发明专利]句子语义距离的度量方法-CN201910073906.9有效
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孟亚磊;刘继明;金宁;陈浮;刘松
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网经科技（苏州）有限公司
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2019-01-25
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2023-05-12
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G06F40/30
- 本发明涉及句子语义距离的度量方法，先对语句数据集做分词、去停用词预处理；然后选择词义相似性方案，设定阈值执行同、近义词归一化；继而，结合平滑逆频加权与常见成分移除计算两个语句的向量空间距离；以乱序程度来度量两个语句的语序距离；结合语义依存五元组特征计算两个语句的语义依存距离；最后，对向量空间距离、语序距离、语义依存距离做混合加权计算。从句子向量表征、句子词语顺序、句子成分依存三个维度进行衡量，最后通过加权求和的方式得到最终语义距离；不仅利用了词级别的计算手段，还吸收了句子级别的运算思想，通过向量空间距离、语序距离和语义依存距离的引入和创造性结合，更全面、合理地衡量句子的语义距离远近。
- 句子语义距离度量方法
- [发明专利]中文词向量处理方法及其系统-CN201910074889.0有效
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孟亚磊;刘继明;刘松;陈浮;金兰
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网经科技（苏州）有限公司
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2019-01-25
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2023-05-09
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G06F40/289
- 本发明公开了中文词向量处理方法及系统，首先，对训练语料分词，得到待训练向量的词列表；然后，对每个待训练词语，确定其对应的n元字根及其代号表示形式，n元字根是词包含的连续n个字根；再按照设定的维度参数，对各词以及各n元字根的语义向量进行初始化；根据分词后的语料、当前各词向量及n元字根向量，对词向量和字根向量进行训练，完成指定轮次训练后结束。结合汉字字形构成的特点，选择了字根作为基本单元，将词语表示为n元字根的形式；一方面字根本身具有较强的表意能力，另一方面中文词的平均字根数更接近英文单词的平均字母数，本发明能够在更合适的粒度层次上刻画词语的语义，并且能化解未登录词的表征难题。
- 文词向量处理方法及其系统
- [发明专利]社区问答系统的答案抽取方法-CN201910074888.6有效
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刘继明;孟亚磊;陈浮;刘松;金宁
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网经科技（苏州）有限公司
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2019-01-25
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2023-04-07
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G06F40/289
- 本发明涉及社区问答系统的答案抽取方法，首先对问答数据集做分词、去停用词预处理；然后选择词义相似性方案，设定阈值执行同、近义词归一化；再基于问题分类和公共成分移除计算平滑逆频相似度并排序，选取语义最接近的k个候选问题；继而考虑字级别特征、依存金字塔特征对k个候选问句计算相似度并排序，即：基于字向量计算相似度对候选问句排序，对候选问句按综合依存相似度排序；最后以排名与数值综合权衡选取最佳答案。采用问题分类策略，缩小后续计算的范围；在句子层面去除数据集的公共成分且采用平滑逆频相似度作为排序基准，精准筛选前k个候选问题；更高效、准确地在社区问答数据中确定语义最接近的问题，提高答案抽取的效率与准确率。
- 社区问答系统答案抽取方法
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