[发明专利]词句的处理方法、装置及计算机存储介质

权利要求书

1.一种词句的处理方法，其特征在于，所述处理方法包括：

获取待处理词句的待处理笔画序列，其中所述待处理笔画序列用于表征所述待处理词句按书写顺序排列的多条待处理笔画，所述待处理词句包括多个字，所述字包括至少一条所述待处理笔画；

将所述待处理笔画序列输入已训练的语言模型；

利用所述语言模型以每条当前的所述待处理笔画的前向待处理笔画和/或后向待处理笔画作为上下文信息生成当前的所述待处理笔画的表示向量；

根据所述待处理笔画的表示向量确定每一所述字的表示向量。

2.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，所述获取待处理词句的待处理笔画序列的子步骤包括：

将所述待处理词句按照书写顺序拆分为所述多条待处理笔画；

给所述待处理笔画赋予初始向量，其中相同的待处理笔画具有相同的初始向量；

将多条待处理笔画的初始向量按照书写顺序进行排列，以作为所述待处理笔画序列。

3.根据权利要求2所述的处理方法，其特征在于，所述给所述待处理笔画赋予初始向量的子步骤包括：

待处理笔画待处理笔画从预先设置的映射字典获取所述待处理笔画的映射ID；

将所述待处理笔画的映射ID输入预设维度向量空间中，得到所述待处理笔画的初始向量。

4.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，所述根据所述待处理笔画的表示向量确定每一所述字的表示向量的子步骤包括：

利用同一所述字的首个待处理笔画的表示向量与结尾待处理笔画的表示向量进行相加处理得到所述字的表示向量。

5.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，所述根据所述待处理笔画的表示向量确定每一所述字的表示向量的子步骤包括：

利用同一所述字的全部待处理笔画的表示向量进行相加处理得到所述字的表示向量。

6.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，所述获取待处理词句的待处理笔画序列的步骤之前，进一步包括：

获取多个待训练笔画序列，每一所述待训练笔画序列与待训练词句对应，所述待训练笔画序列用于表征所述待训练词句按书写顺序排列的多条待训练笔画；

将所述多个待训练笔画序列为训练数据输入所述语言模型，以对所述语言模型进行训练。

7.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，所述语言模型为LSTM模型或GRU模型。

8.一种词句的处理装置，其特征在于，所述词句的处理装置包括：

获取模块，用于获取待处理词句的待处理笔画序列，所述待处理笔画序列包括所述待处理词句按书写顺序排列的多条待处理笔画，所述待处理词句包括多个字，所述字包括至少一条所述待处理笔画；

输入模块，用于将所述待处理笔画序列输入已训练的语言模型；

利用模块，用于利用所述语言模型以每条所述待处理笔画前向的待处理笔画和/或后向的待处理笔画作为上下文信息生成所述待处理笔画的表示向量；

处理模块，用于根据所述待处理笔画的表示向量确定每一所述字的表示向量。

9.一种词句的处理装置，其特征在于，所述词句的处理装置包括处理器和存储器；所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序以实现如权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现如权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。