[发明专利]一种基于自动编码的文本表示学习方法、系统及电子设备有效
| 申请号： | 201811287359.6 | 申请日： | 2018-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN109582786B | 公开（公告）日： | 2020-11-24 |
| 发明（设计）人： | 曲强;杨敏 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/36;G06F40/289 |
| 代理公司： | 深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙) 44316 | 代理人： | 曹卫良 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请涉及一种基于自动编码的文本表示学习方法、系统及电子设备。该方法包括：步骤a：使用编码器对原始文本进行编码，生成原始文本编码后的向量表达，并通过编码矩阵输出编码后的文本；步骤b：随机删除所述原始文本中的词，并将被删除的词的词向量置0，将未被删除的词使用预训练好的词向量表示，得到新的文本；步骤c：将所述编码后的文本与新的文本输入到解码器中，并通过解码矩阵预测所述被删除的在时间片t的待预测词的向量表达。本申请采用字谜游戏的方法，结合基于神经网络的自动编码机制，生成给定文本更精确的向量表达。实验结果表明，本申请能提高文本分类、信息抽取等自然语言任务的准确率，改进自然语言处理任务的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自动 编码 文本 表示 学习方法 系统 电子设备 | ||
【主权项】：
1.一种基于自动编码的文本表示学习方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤a：使用编码器对原始文本进行编码，生成原始文本编码后的向量表达，并通过编码矩阵输出编码后的文本；步骤b：随机删除所述原始文本中的词，并将被删除的词的词向量置0，将未被删除的词使用预训练好的词向量表示，得到新的文本；步骤c：将所述编码后的文本与新的文本输入到解码器中，并通过解码矩阵预测所述被删除的在时间片t的待预测词的向量表达。
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中国科学院深圳先进技术研究院，未经中国科学院深圳先进技术研究院许可，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/201811287359.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
