[发明专利]基于BERT技术的表情输入法及其装置

摘要

基于BERT技术的表情输入法，包括：S1：预训练语料特征BERT模型；S2：预训练分类器模型，将多种预设定的表情进行分类，并根据特征预训练所述表情的分类；S3：当接收到用户输入的语料信息，以字词为单位进行包括分语、停用词在内的语料文字处理，并设置成语料特征BERT模型所需的输入数据格式；S4：输入至语料特征BERT模型进行特征提取，获得对应的特征向量v1，v2，...，vk；S5：将特征向量v1，v2，...，vk输入至预训练好的分类器模型，并得到最终所属的表情；S6：用户所需表情相对应的图片、动画等在内的表情展示信息。本发明可将表情进行分类，输入的字词可以精准匹配至其对应的表情类别，且设计了基于用户行为的表情包推荐算法，将用户最感兴趣的表情展示，避免用户过多滑屏选择，提高用户的使用体验。

主权项

1.一种基于BERT技术的表情输入法，其特征在于，包括：/nS1：预训练语料特征BERT模型，将用户所要表达的字/词进行特征表达的特征提取训练；/nS2：预训练分类器模型，将多种预设定的表情进行分类，并根据特征预训练所述表情的分类；/nS3：当接收到用户输入的语料信息，以字/词为单位进行包括分语、停用词在内的语料文字处理，并设置成语料特征BERT模型所需的输入数据格式；/nS4：输入至语料特征BERT模型进行特征提取，获得对应的特征向量v₁，v₂，...，v_k，其中k为所有语料分词后得到的总词数；/nS5：将特征向量v₁，v₂，...，v_k输入至预训练好的分类器模型，并利用SoftMax函数将特征向量的类别概率归一化，从情感分类中找到最终所属的表情；/nS6：通过用户使用历史表情利用User-CF或者ltem-CF展示用户所需表情相对应的图片、动画在内表情展示信息。/n