[发明专利]一种词序列向量确定方法、装置、服务器及存储介质有效
| 申请号： | 201711160695.X | 申请日： | 2017-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN109815474B | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 宋彦;史树明 | 申请（专利权）人： | 深圳市腾讯计算机系统有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/284 | 分类号： | G06F40/284;G06F40/216;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 王仲凯 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种词序列向量确定方法、装置、服务器及存储介质，该方法包括：获取待处理词序列；调用预训练的向量确定模型，向量确定模型以递归神经网络对词序列的状态参数输出结果，趋于词序列的主题分布结果为目标，训练递归神经网络得到；将待处理词序列的关键词依序的输入向量确定模型，确定向量确定模型根据依序输入的关键词，依序更新的状态参数，将最后一个更新得到的状态参数，作为待处理词序列的状态参数输出结果，得到待处理词序列的向量；其中，向量确定模型当前更新的状态参数，根据当前输入的关键词和上一更新的状态参数确定。本发明实施例可提升词序列向量确定结果的可靠性，并提升使用向量确定模型的搜索引擎的查询准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 词序 向量 确定 方法 装置 服务器 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种词序列向量确定方法，其特征在于，包括：获取待处理词序列；调用预训练的向量确定模型，所述向量确定模型以递归神经网络对词序列的状态参数输出结果，趋于词序列的主题分布结果为目标，训练所述递归神经网络得到；将所述待处理词序列的关键词依序的输入所述向量确定模型，确定向量确定模型根据依序输入的关键词，依序更新的状态参数，将最后一个更新得到的状态参数，作为所述待处理词序列的状态参数输出结果，得到所述待处理词序列的向量；其中，所述向量确定模型当前更新的状态参数，根据当前输入的关键词和上一更新的状态参数确定。
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