[发明专利]一种产品属性的分析方法和装置有效
| 申请号： | 201710905862.2 | 申请日： | 2017-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN110019831B | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 王天祎 | 申请（专利权）人： | 北京国双科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F40/284;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 刘志红;王宝筠 |
| 地址： | 100080 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种产品属性的分析方法和装置，方法包括：接收预测文本内容；生成预测文本内容的切词序列；确定切词序列中切词的词向量以及切词序列的属性向量；基于切词的词向量和切词序列的属性向量生成预测文本内容的矩阵块；将预测文本内容的矩阵块输入到预先训练的神经网络模型中，输出预测文本内容的切词序列的标签；神经网络模型为基于训练文件内容的切词序列建立的数据集合以及训练文件内容的切词序列的标签训练得到的模型；对切词序列的标签进行拼接，生成预测结果。可见，神经网络模型能够对预测文件内容的切词序列的词向量和属性向量进行预测，具备语义信息表达，克服了使用的局限性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 产品 属性 分析 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种产品属性的分析方法，其特征在于，包括：接收预测文本内容；生成所述预测文本内容的切词序列；确定所述切词序列中切词的词向量以及所述切词序列的属性向量；基于所述切词的词向量和所述切词序列的属性向量生成所述预测文本内容的矩阵块；将所述预测文本内容的矩阵块输入到预先训练的神经网络模型中，输出所述预测文本内容的切词序列的标签；其中，所述神经网络模型为基于训练文件内容的切词序列建立的数据集合以及所述训练文件内容的切词序列的标签训练得到的模型；对所述切词序列的标签进行拼接，生成预测结果。
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