[发明专利]一种基于端到端神经网络的指代消解方法在审
| 申请号： | 201810215428.6 | 申请日： | 2018-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN108595408A | 公开（公告）日： | 2018-09-28 |
| 发明（设计）人： | 卓汉逵;刘恩乐 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于端到端神经网络的指代消解方法，该方法通过对知识库的抽取，解决了在代词消解问题中训练数据不足的问题，同时考虑了代词在句子中的结构信息，抽取出一系列特征用于训练深度神经网络，使得模型个具有代词消歧的能力。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 消解 端到端 知识库 结构信息 训练数据 消歧 句子 抽取 取出 | ||
【主权项】：
1.一种基于端到端神经网络的指代消解方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：基于知识库的词向量通过WikiPedia和CBTest这两个数据集训练得到，提取知识库不等式；S2：建立skip‑gram权重矩阵；该权重表达了基于知识库的分布式词向量网络的全部内容；S3：训练深度神经网络，网络的输入为句子提取的特征映射的低维空间的向量。
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