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[发明专利]一种基于融合词性和语义信息的Skip-gram模型的情感分析方法-CN201810481860.X有效
发明人：李瑞轩;文坤梅;黄伟;李玉华;辜希武;昝杰;龚晶 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2018-05-18 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于融合词性和语义信息的Skip‑gram模型的情感分析方法，包括：数据预处理、词性信息建模、词向量表示、语义信息建模、情感分析五个步骤。其中数据预处理包括过滤、分词、词性标注；词性信息建模包含基于上下文对词性信息建模；词向量表示模块在融合词性信息的Skip‑gram模型上进行向量训练；语义信息建模模块包括融合情感语义信息的文本表示。同现有技术相比，本发明考虑了单词的词性信息及情感语义信息，且在对单词的词性信息建模和融合语义信息的基础上,充分利用单词的词性信息帮助词向量训练以及情感语义先验信息帮助文本向量的学习，使得表示的文本向量更加符合语言学特征
一种基于融合词性语义信息 skip gram 模型情感分析方法

[发明专利]一种融合词性与位置信息的词向量训练方法及系统-CN201710384135.6有效
发明人：文坤梅;李瑞轩;刘其磊;李玉华;辜希武;昝杰;杨琪 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2017-05-26 - 公布日： 2019-10-08 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合词性与位置信息的词向量训练方法及系统，该方法包括：对数据进行预处理得到目标文本；对目标文本进行分词和词性标注；对词性信息建模和对位置信息建模；在基于负采样策略的skip‑gram模型的基础上融合词性与位置信息进行词向量学习得到目标词向量本发明考虑了单词的词性信息及位置信息，且在对单词的词性和位置信息进行建模的基础上，充分利用单词的词性信息以及词性之间的位置信息来帮助词向量的训练，并且在训练的过程中对于参数的更新也更加合理。
一种融合词性位置信息向量训练方法系统

[发明专利]用于转换信息的方法、装置、电子设备和计算机可读介质-CN202010598828.7在审
发明人：姚佳立;蔡猛 -专利权人：北京字节跳动网络技术有限公司
申请日： 2020-06-28 - 公布日： 2020-08-28 - 主分类号： G10L15/08 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了用于转换信息的方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：将接收到的语音信号转换为待处理文字信息；将上述待处理文字信息转换为词条序列；查询上述词条序列中的每个词条的词性，得到对应上述词条序列的词性信息序列；将上述词性信息序列与预先设置的词性匹配表进行匹配，确定上述词性信息序列内的组合词性信息；将上述待处理文字信息中对应上述组合词性信息的词条转换为设定词条格式，得到对应上述待处理文字信息的目标文字信息。
用于转换信息方法装置电子设备计算机可读介质

[发明专利]语义分析方法、装置以及存储介质-CN202011401136.5在审
发明人：郭元凯;胡羽蓝;史亮;孟二利;王斌;王颖哲;王铄;花新宇 -专利权人：北京小米松果电子有限公司
申请日： 2020-12-02 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本公开是关于一种语义分析方法、装置以及存储介质；其中，所述方法应用于终端设备，包括：获取终端设备接收到的语句信息；提取所述语句信息中的待执行词性标注的文本数据的词性标签序列；对所述词性标签序列进行合法性检测，得到检测结果；若检测结果表征所述词性标签序列不合法，对所述词性标签序列进行修正；将修正后的词性标签序列，作为所述文本数据的词性标注的结果进行输出；根据输出的带有词性标注的语句信息，确定所述语句信息对应的语义这样，由于经过了修正，使得词性标注结果的准确度会提升，语句信息对应的语义也更为准确。
语义分析方法装置以及存储介质

[发明专利]数据搜索方法和装置-CN201110319237.2有效
发明人：韩小梅;冯景华;宋超;陈超 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2011-10-19 - 公布日： 2013-04-24 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本申请公开了一种数据搜索方法和装置，其中，该方法包括：接收包含关键词的查询信息；在数据库中搜索与关键词相对应的核心词；将搜索到的核心词所属的发布信息作为搜索结果进行返回；其中，通过以下步骤预先在数据库中存储核心词与核心词所属的发布信息：接收输入的发布信息，并对发布信息进行分词得到一个或多个词语以及与该词语对应的词性；从分词得到的所有词语中获取词性为预设词性的词语；根据词性为预设词性的词语的历史统计信息和/或词性为预设词性的词语之间的相似度来从所获取的词性为预设词性的词语中提取发布信息的核心词，并将该核心词与该核心词所属的发布信息存储在数据库中。
数据搜索方法装置

[发明专利]一种信息处理的方法、装置、计算机存储介质及终端-CN202010181441.1在审
发明人：陈栋;付骁弈 -专利权人：北京明略软件系统有限公司
申请日： 2020-03-16 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： G06F40/216 文献下载
摘要：一种信息处理的方法、装置、计算机存储介质及终端，包括：统计原始文本和抽取结果包含的各词性词语的词数，获得词性统计信息；根据获得的词性统计信息，计算抽取结果中包含的各词性词语的信息覆盖度；根据计算的所有词性词语的信息覆盖度
一种信息处理方法装置计算机存储介质终端

[发明专利]电子病历词性标注方法、模型训练方法及相关装置-CN201910625210.2有效
发明人：王李鹏 -专利权人：新华三大数据技术有限公司
申请日： 2019-07-11 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本申请提出一种电子病历词性标注方法、模型训练方法及相关装置，涉及自然语言处理技术领域，利用循环神经网络初步学习训练分词序列的语义信息得到循环网络输出序列后，利用语义连接网络对循环网络输出序列进行处理，以通过对训练分词序列进行多次学习处理的方式，学习训练分词序列的深层语义信息；进而将语义标注序列作为词性标注模型中词性预测网络的输入，从而得到训练词性序列对应的预测词性标注结果，进而基于该预测词性标注结果及训练分词序列对应的训练词性标注结果计算得到的损失函数，更新词性标注模型的模型参数，相比于现有技术，使词性标注模型能够充分学习到样本序列的深层语义信息及长距离特征信息，能够提升词性标注的准确度。
电子病历词性标注方法模型训练相关装置

[发明专利]基于融合词性和位置信息的汉-越卷积神经机器翻译方法-CN201910613122.0有效
发明人：余正涛;王文君;王振晗;高盛祥;何建雅琳;陈玮;黄于欣 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2019-07-09 - 公布日： 2020-08-28 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本发明涉及基于融合词性和位置信息的汉‑越卷积神经机器翻译方法，属于自然语言处理技术领域。本发明首先在收集的汉越双语平行语料的基础上，利用汉越词性标记工具对汉语和越南语进行词性信息标注，并在标记词性信息的双语语料基础上生成具有词性信息的词表，利用带词性的词表对汉越双语语料进行词与词性的联合编码与解码，然后通过门控线性单元融入词性信息，并采取多层卷积神经网络及不同大小卷积核进行翻译模型的训练，生成较好性能的汉‑越神经机器翻译模型再进行汉语越南语机器翻译。
基于融合词性位置信息卷积神经机器翻译方法

[发明专利]一种融合乌尔都语词性序列预测的翻译方法-CN202310094936.4在审
发明人：陈欢欢;王剑;张迁 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-02-09 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本发明涉及翻译方法领域，尤其是涉及一种融合乌尔都语词性序列预测的翻译方法，其步骤如下：S1.构建Transformer模型；S2.根据词性序列预测模型；S3.在翻译模型内融入词性序列预测信息；S4.分别对词性序列预测模型和翻译模型进行训练本申请中提出的融合乌尔都语词性序列信息的汉乌神经机器翻译，将预测目标语的词性序列信息融入翻译模型中，最终结果相较于基准模型提升了BLEU值。
一种融合乌尔都语词性序列预测翻译方法

[发明专利]一种运用词性信息的机器翻译方法-CN202111298579.0在审
发明人：赵静;潘凌超;孙仕亮 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2021-11-04 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种运用词性信息的机器翻译方法，其特点是使用包含对应词性标签的双语语料的训练集，在翻译模型训练完成后，利用词性信息辅助机器翻译；所述翻译模型包括共享编码器、解码器和词性分类器，且以不同的方式导入词性信息本发明与现有技术相比具有将引入的词性信息提升机器翻译模型的性能，本发明以Transformer为基础翻译模型，在编码器和解码器两个组件中以不同的方式导入词性信息，使得翻译模型能够利用词性信息来增强模型语言理解和文本生成的能力
一种运用词性信息机器翻译方法

[发明专利]一种基于词性注意力机制的中文事件探测方法-CN202210088607.4在审
发明人：王红斌;胡庆孟;线岩团;李辉;文永华 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2022-01-25 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本发明提供一种基于词性注意力机制的中文事件探测方法，该方法基于公共数据集，首先在数据集上使用分词工具将句子分成词，然后使用词性标注工具获取句子的词性序列。将句子的词性序列输入CBOW模型得到预训练的词性向量，以此来学习词之间的固定搭配信息，如“受了伤”为“动词+副词+名词”的结构。然后使用此词性向量和词向量以及字向量分别抽取句子的词级别信息和字级别信息，抽取特征时将在句子的词矩阵、字矩阵、词性矩阵上使用卷积神经网络抽取特征。然后利用词性特征计算注意力分数，用于辅助模型计算时侧重于动词；提供了词性注意力，加入词性特征之后模型在触发词提取和事件类型分类任务上准确率、效率更高。
一种基于词性注意力机制中文事件探测方法

[发明专利]一种基于Mean Shift的融合词性和句子信息的词表示方法-CN201810534989.2有效
发明人：邓辉舫;赖港明 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2018-05-30 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Mean Shift的融合词性和句子信息的词表示方法，包括步骤：1)对语料进行分词和词性标注；2)使用skim‑gram、CROW方法训练得到字词联合向量；3)通过使用skim‑gram、CROW方法训练直接得到词性向量或使用属于同一词性的所有词向量的平均值作为词性向量；4)用Attention机制和词性向量生成句子向量，进行主分析主成分PCA；5)对上下文矩阵进行Mean Shift聚类，对Top‑K聚类中心进行加权求和后得到上下文向量；6)对字词联合向量、词性向量和上下文向量加权求和得到最终的词向量表示。本发明实现的词表示方法，融合了词性信息和句子信息，利用了已有的词性标注信息和去噪后的上下文向量，不依赖于特定领域和语料，具有较低的成本和较强的实用性。
一种基于 mean shift 融合词性句子信息词表方法

[发明专利]用于生成信息的方法和装置-CN201810335835.0在审
发明人：王鑫 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2018-04-16 - 公布日： 2019-11-01 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本申请实施例公开了用于生成信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：对待处理文本进行分词，生成至少一个词；从至少一个词中选取词性在预设词性组中的词作为目标词，得到目标词集合；对于目标词集合中的目标词，将目标词与目标词邻近的预设数目的词，生成目标词组；基于目标词组所对应的词性信息，生成目标词组的情感倾向信息，其中，词性信息是目标词组中的目标词的词性的顺序组合。该实施方式实现了对至少一个词进行筛选，并且利用筛选后的词与其邻近词所生成的目标词组的词性信息，确定目标词组的情感倾向信息。
目标词词组词性信息词性方法和装置情感倾向生成信息预设集合邻近筛选顺序组合分词文本申请

[发明专利]一种支持自定义实体的电子病历检索系统及方法-CN201710588437.5有效
发明人：信俊昌;张锦辉;张陈;苗立坤;赵越 -专利权人：东北大学
申请日： 2017-07-19 - 公布日： 2020-09-25 - 主分类号： G16H10/60 文献下载
摘要：本发明提供一种支持自定义实体的电子病历检索系统及方法，包括电子病历文本预处理单元，用于对电子病历进行预处理抽取出部分结构化信息并获得正文内容集；自定义实体识别单元，用于自定义实体名和通用词性标注标准，并获得词性标注数据集；实体合并提取单元，用于定义病历复合实体的构建规则，提取词性标注数据的多种诊疗信息，并与结构化信息合并构成多元信息。本发明的方法通过自定义实体名和通用词性标注标准对正文内容进行标注，获得分词数据集和词性标注数据集，并从词性标注数据集中提取重要诊疗信息与结构化信息合并形成多元信息，将该多元信息用于检索系统中，可方便医生更快速的查询既往病历并了解患者病情
一种支持自定义实体电子病历检索系统方法

[发明专利]有效数据提取方法以及装置-CN201911054216.5在审
发明人：揭永俊;陈超;柳超 -专利权人：北京金堤科技有限公司
申请日： 2019-10-31 - 公布日： 2020-02-18 - 主分类号： G06F16/953 文献下载
摘要：其中，该方法包括：确定待处理语句中包含有效数据的第一词性特征组集合，以及确定包含模糊数据的第二词性特征组；判断第二词性特征组是否与第一词性特征组集合中的第一词性特征组匹配；若匹配，获取与第一词性特征组匹配的第二词性特征组的统计信息，并根据统计信息确定所述第二词性特征组是否满足预设的有效词词性特征条件；若满足，确定所述第二词性特征组中的模糊数据为有效数据。
有效数据提取方法以及装置

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