[发明专利]训练词向量模型的方法及装置在审
| 申请号： | 201810687680.7 | 申请日： | 2018-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN110555209A | 公开（公告）日： | 2019-12-10 |
| 发明（设计）人： | 庄毅萌;谢静辉;郑银河;朱璇 | 申请（专利权）人： | 北京三星通信技术研究有限公司;三星电子株式会社 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06K9/62 |
| 代理公司： | 11330 北京市立方律师事务所 | 代理人： | 张筱宁 |
| 地址： | 100028 北京市朝*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请涉及深度学习领域，公开了一种训练词向量模型的方法及装置，其中，训练词向量模型的方法包括：获取第一信息，所述第一信息用于反映目标文本与上下文文本之间的关联程度；获取第二信息，所述第二信息用于反映目标文本之间的关联程度；根据所述第一信息和所述第二信息，对词向量模型进行训练，得到目标文本的词向量。本申请实施例的方法，弥补了大量未观察到的文本信息对的缺失统计信息，缓解共现矩阵极其稀疏的问题，有效提高词向量模型确定的词向量的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 词向量 目标文本 关联 矩阵 统计信息 模型确定 文本信息 向量模型 准确度 稀疏 申请 文本 缓解 观察 学习 | ||
【主权项】：
1.一种训练词向量模型的方法，其特征在于，包括：/n获取第一信息，所述第一信息用于反映目标文本与上下文文本之间的关联程度；/n获取第二信息，所述第二信息用于反映目标文本之间的关联程度；/n根据所述第一信息和所述第二信息，对词向量模型进行训练，得到目标文本的词向量。/n
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