[发明专利]一种基于深度神经网络的中文语言处理模型及方法有效
| 申请号： | 201910378653.6 | 申请日： | 2019-05-07 |
| 公开（公告）号： | CN110188348B | 公开（公告）日： | 2023-05-19 |
| 发明（设计）人： | 王玉峰;张江 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06F40/30;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 母秋松;董建林 |
| 地址： | 210003 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的中文语言处理模型及方法，包括语义编码网络，词性分析网络和语义解码网络三部分，其中语义编码网络、词性分析网络通过注意力网络和语义解码网络进行连接。语义编码网络和词性分析网络首先对源文本生成的词向量进行处理，语义编码网络输出源文本的语义信息向量，词性分析网络输出源文本的词性信息向量，将语义信息向量和词性信息向量进行concat()连接，作为注意力网络的输入，注意力网络根据输入的信息生成包含源文本所有信息的背景向量，作为语义解码网络的输入；语义解码网络根据背景向量计算得到所有候选词的概率分布，根据概率分布逐个输出目标文本的每个元素。提升了文本映射的准确性，和系统性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 中文 语言 处理 模型 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度神经网络的中文语言处理模型，包括：语义编码网络，词性分析网络、语义解码网络，其特征在于：所述语义编码网络、词性分析网络通过注意力网络和语义解码网络进行连接。语义编码网络和词性分析网络首先对源文本生成的词向量进行处理，语义编码网络输出源文本的语义信息向量，词性分析网络输出源文本的词性信息向量，将语义信息向量和词性信息向量进行concat()连接，作为注意力网络的输入，注意力网络根据输入的信息生成包含源文本所有信息的背景向量，作为语义解码网络的输入；语义解码网络根据背景向量逐个输出目标文本的每个元素。
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