[发明专利]一种基于关键词强化的GRU和Kronecker的自然语言特征提取方法有效
| 申请号： | 202110724504.8 | 申请日： | 2021-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN113536804B | 公开（公告）日： | 2022-05-03 |
| 发明（设计）人： | 郭树理;杨文涛;韩丽娜;宋晓伟;王国威 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学;中国人民解放军总医院第二医学中心;海南软件职业技术学院 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06F40/289;G06N3/04;G06K9/62;G06F17/16 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 张利萍 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于关键词强化的GRU和Kronecker的自然语言特征提取方法，属于自然语言处理生成领域。本发明使用对GRU进行改进的神经网络，通过抽取的关键词增强了模型获取文本的重要信息的能力；采用两个GRU神经单元分别把序列信息和关键词信息作为输入；采用融合单元将序列信息和主题信息进行融合；编码器采用改进的GRU组成的神经网络作为词汇编码器，与语句编码器构成分层编码器，并构建分别作用于两个编码器的注意力机制，以此改善上下文信息不一致的问题。引入Kronecker乘积模块，对文本进行词汇关联的语义特征提取，通过Kronecker模块得到的词汇关联特征增强模型语义控制能力。本发明适用于文档摘要，文本复述、机器人客服、会议或诊断报告生成等自然语言生成的应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 关键词 强化 gru kronecker 自然语言 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
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