[发明专利]实现用于自然语言处理的全句递归神经网络语言模型有效
| 申请号： | 201910298712.9 | 申请日： | 2019-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN110389996B | 公开（公告）日： | 2023-07-11 |
| 发明（设计）人： | 黄颖慧;A·瑟西;K·奥迪克哈希;B·拉马巴哈德兰 | 申请（专利权）人： | 国际商业机器公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06N3/044;G06N3/047;G06N3/0442;G06N3/082;G06F40/216 |
| 代理公司： | 中国贸促会专利商标事务所有限公司 11038 | 代理人： | 周磊 |
| 地址： | 美国*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本公开涉及实现用于自然语言处理的全句递归神经网络语言模型。提供了用于估计由自然语言处理所处理的每个全句为正确的似然概率的全句递归神经网络(RNN)语言模型(LM)。对多个句子的语料库中的至少一个完整句子应用噪声对比估计采样器以生成至少一个不正确的句子。使用语料库中的所述至少一个完整句子和所述至少一个不正确的句子训练全句RNN LN，以将所述至少一个完整句子辨别为正确。应用全句递归神经网络语言模型来估计由自然语言处理所处理的每个全句为正确的似然概率。 | ||
| 搜索关键词： | 实现 用于 自然语言 处理 递归 神经网络 语言 模型 | ||
【主权项】：
1.一种方法，包括：由计算机系统提供全句递归神经网络语言模型，以估计由自然语言处理所处理的每个全句为正确的似然概率；由计算机系统对多个句子的语料库中的至少一个完整句子应用噪声对比估计采样器，以生成至少一个不正确的句子；由计算机系统使用语料库中的所述至少一个完整句子和所述至少一个不正确的句子来训练全句递归神经网络语言模型，以将所述至少一个完整句子辨别为正确；以及由计算机系统应用全句递归神经网络语言模型来估计由自然语言处理所处理的每个全句为正确的似然概率。
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