[发明专利]一种基于深度学习的短文本依存分析方法有效
| 申请号： | 201710934201.2 | 申请日： | 2017-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN107656921B | 公开（公告）日： | 2021-01-08 |
| 发明（设计）人： | 肖仰华;谢晨昊;梁家卿;崔万云 | 申请（专利权）人： | 上海数眼科技发展有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06F40/211;G06N3/08 |
| 代理公司： | 苏州国诚专利代理有限公司 32293 | 代理人： | 韩凤 |
| 地址： | 200000 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的短文本依存分析方法，包括：步骤1)从搜索引擎日志中，获取用户查询语句所在的HTML文件，作为训练数据集；步骤2)根据训练数据集生成查询语句的依存分析树；步骤3)使用依存树训练基于神经网络模型的词性标注器和句法分析器。本发明利用现用的句子级别的依存分析器，自动生成海量的短文本依存分析数据集，并用多种方法对生成的数据集进行降噪和优化。我们在此数据集的基础上训练了短文本的依存分析模型，实验表明此模型在短文本上的标注效果相比句子级别的依存分析器有大幅度的提高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 文本 依存 分析 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的短文本依存分析方法，其特征在于，包括：步骤1)从搜索引擎日志中，获取用户查询语句所在的HTML文件，作为训练数据集；步骤2)根据训练数据集生成查询语句的依存分析树；步骤3)使用依存树训练基于神经网络模型的词性标注器和句法分析器。
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