[发明专利]一种基于全文注意力机制的商品名称识别方法有效
| 申请号： | 201810768223.0 | 申请日： | 2018-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN109062893B | 公开（公告）日： | 2021-09-21 |
| 发明（设计）人： | 苏锦钿;李鹏飞;周炀 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06F40/295;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于全文注意力机制的商品名称识别方法，包括：建立加入全文注意力机制的深度神经网络模型，在深度神经网络模型中加入全文注意力层，在全文注意力层当中，将全文的信息用词嵌入向量的方法来表示；接着，对于要标注的每一个词语，计算它们和全文注意力层词向量的相似性，从而让词语获得对全文的“注意力权重”，即让词语关注到文档的上下文信息，利用注意力权重和，计算出每一个词语的额外特征，用以进行商品名称的识别。本发明方法能够有效的从不规则的文本中提取出商品名，并解决了同一种商品在上下文识别不一致的问题，提高了识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 全文 注意力 机制 商品名称 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于全文注意力机制的商品名称识别方法，其特征在于，包括：建立加入全文注意力机制的深度神经网络模型，在深度神经网络模型中加入全文注意力层，在全文注意力层当中，将全文的信息用词嵌入向量的方法来表示；接着，对于要标注的每一个词语，计算它们和全文注意力层词向量的相似性，从而让词语获得对全文的“注意力权重”，即让词语关注到文档的上下文信息，利用注意力权重和，计算出每一个词语的额外特征，用以进行商品名称的识别。
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