[发明专利]基于多特征注意力的卷积神经网络句子相似度计算方法在审
| 申请号： | 202011581732.6 | 申请日： | 2020-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN112633008A | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 张培颖;黄兴哲 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06F40/289;G06F40/284;G06F40/205;G06F40/194;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于多特征注意力的卷积神经网络句子相似度计算方法，属于自然语言处理领域。针对现有方法对句子的特征信息考虑不全面，在输入到深度学习模型之前缺少对句子对之间互信息的考虑以及句子特征向量不突出的问题。本发明首次提出了基于多特征注意力的卷积神经网络句子相似度模型用于语义评估，将句子的语序，分词结果的语义等信息利用特征提取算法提取为加权向量，将加权向量与原始的句子矩阵相乘得到句子对的多特征注意力矩阵。模型从多种句子特征考虑，从全局出发使用特征加权机制对重点特征进行突出推断语义的相似度。本发明在微软释义语料库和语义评估任务的数据集上做了大量的实验验证了该方法的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 注意力 卷积 神经网络 句子 相似 计算方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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