[发明专利]一种基于多模态主动学习的中文分词方法在审
| 申请号： | 202210796242.0 | 申请日： | 2022-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN115496064A | 公开（公告）日： | 2022-12-20 |
| 发明（设计）人： | 吴含前;李昕玮;胡政;李露;王启鹏;吴国威;周爱华 | 申请（专利权）人： | 东南大学;国网江苏省电力有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06F40/211;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 杜静静 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多模态主动学习的中文分词方法，使用音频特征作为模型补充输入，利用声学信息帮助分词。为了减少音频特征工程工作量，仅使用MFCC特征利用深度卷积神经网络ResNet进行音频特征提取。同时引入依存句法信息，利用异构图注意力神经网络实现依存句法结构图节点特征更新，使用注意力机制融合文本特征和句法结构特征得到句法文本特征，以缓解标注语料匮乏问题。本发明使用了主动学习策略，构造多样性预测模块，预测未标注样本所含信息量，选择富含信息的未标注样本进行人工标注，与已标注样本一起作为训练数据迭代提升模型性能。本发明在减少数据标注代价的基础上，在中文分词的各方面性能都较其他基线方法有了一定提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多模态 主动 学习 中文 分词 方法 | ||
【主权项】：
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