[发明专利]基于神经网络的分词和词类标注方法、装置、设备及存储介质有效
| 申请号： | 201910277371.7 | 申请日： | 2019-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN110222328B | 公开（公告）日： | 2022-11-22 |
| 发明（设计）人： | 吴壮伟 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/284 | 分类号： | G06F40/284;G06F40/205;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市世联合知识产权代理有限公司 44385 | 代理人： | 刘畅 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请属于人工智能技术领域，提供一种基于神经网络的分词和词类标注方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取待分词的语料并输入到预先训练的第一DNN神经网络模型中，获取第一DNN神经网络模型响应待分词语料而输出的多个初始分词；计算每个初始分词的内部聚合度和信息熵，将内部聚合度和信息熵都超过设定的阈值的初始分词确定为最终分词。将最终分词输入预先训练的第二DNN神经网络模型以及KNN模型中，用于分析最终分词的候选词类及候选词类概率和相似词的词类及相似词词类概率，并返回概率最高的词类为最终分词的词类。本发明实施例在分词的同时完成词性标注的工作，进一步提高分词的精度，针对不同的场景提供最契合该场景的分词结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 分词 词类 标注 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的分词和词类标注方法，其特征在于，包括下述步骤：获取待分词的语料；将所述待分词语料输入到预先训练的第一DNN神经网络模型中，获取所述第一DNN神经网络模型响应所述待分词语料而输出的多个初始分词；计算每个初始分词的内部聚合度和信息熵，将内部聚合度和信息熵都超过设定的阈值的初始分词确定为最终分词；将所述最终分词输入预先训练的第二DNN神经网络模型，获取所述第二DNN神经网络模型响应所述最终分词而输出的候选词类及候选词词类概率；将所述最终分词输入KNN模型中，获取所述最终分词的相似词，并获取相似词的词类及计算相似词词类概率；比较所述候选词词类概率和相似词词类概率，返回概率最高的词类为所述最终分词的词类。
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