[发明专利]基于最小信息熵的神经网络分词系统及训练方法有效
| 申请号： | 201810724646.2 | 申请日： | 2018-07-04 |
| 公开（公告）号： | CN110750986B | 公开（公告）日： | 2023-10-10 |
| 发明（设计）人： | 张鹏 | 申请（专利权）人： | 普天信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/284 | 分类号： | G06F40/284;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹;李相雨 |
| 地址： | 100080 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明实施例提供一种基于最小信息熵的神经网络分词系统及训练方法。所述系统包括：卷积神经网络、双向长短期记忆神经网络、第一词库预测层和最小信息熵词库预测层，其中：卷积神经网络用于提取输入文本的特征向量并输出至双向长短期记忆神经网络；双向长短期记忆神经网络用于对特征向量进行前后文信息的读取之后输出至第一词库预测层和最小信息熵词库预测层；第一词库预测层用于根据第一词库计算并输出每个字的标签；最小信息熵词库预测层用于根据最小信息熵词库计算并输出每个字的标签。本发明实施例通过在神经网络分词系统中添加最小信息熵词库预测层，使分词系统提高未登录词的识别能力，进而提高分词准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 最小 信息 神经网络 分词 系统 训练 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于最小信息熵的神经网络分词系统，其特征在于，所述系统包括：/n卷积神经网络、双向长短期记忆神经网络、第一词库预测层和最小信息熵词库预测层，其中：/n所述卷积神经网络用于提取输入文本的特征向量，并将所述特征向量输出至所述双向长短期记忆神经网络；/n所述双向长短期记忆神经网络用于接收所述特征向量，进行前后文信息的读取和去冗余之后输出至所述第一词库预测层和所述最小信息熵词库预测层；/n所述第一词库预测层用于接收所述双向长短期记忆神经网络输出的特征向量并根据第一词库计算并输出所述输入文本的每个字的标签；/n所述最小信息熵词库预测层用于接收所述双向长短期记忆神经网络输出的特征向量并根据最小信息熵词库计算并输出所述输入文本的每个字的标签。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于普天信息技术有限公司，未经普天信息技术有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810724646.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：品牌词识别方法、装置、设备及存储介质
- 下一篇：文本处理方法、装置及存储介质
- 信息记录介质、信息记录方法、信息记录设备、信息再现方法和信息再现设备
- 信息记录装置、信息记录方法、信息记录介质、信息复制装置和信息复制方法
- 信息记录装置、信息再现装置、信息记录方法、信息再现方法、信息记录程序、信息再现程序、以及信息记录介质
- 信息记录装置、信息再现装置、信息记录方法、信息再现方法、信息记录程序、信息再现程序、以及信息记录介质
- 信息记录设备、信息重放设备、信息记录方法、信息重放方法、以及信息记录介质
- 信息存储介质、信息记录方法、信息重放方法、信息记录设备、以及信息重放设备
- 信息存储介质、信息记录方法、信息回放方法、信息记录设备和信息回放设备
- 信息记录介质、信息记录方法、信息记录装置、信息再现方法和信息再现装置
- 信息终端，信息终端的信息呈现方法和信息呈现程序
- 信息创建、信息发送方法及信息创建、信息发送装置
