[发明专利]一种基于中文单词特征子串的词嵌入学习方法在审
| 申请号： | 202010280002.6 | 申请日： | 2020-04-10 |
| 公开（公告）号： | CN111476036A | 公开（公告）日： | 2020-07-31 |
| 发明（设计）人： | 刘勇国;郑子强;李巧勤;杨尚明 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06F40/289;G06F40/284 |
| 代理公司： | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人： | 李朝虎 |
| 地址： | 610000 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于中文单词特征子串的词嵌入学习方法，包括：S1：获取中文文本，并处理为相应的词序列；S2：从词序列中获取中文目标单词及其上下文单词，将中文目标单词拆分为若干个汉字；对每个汉字在中文字典中进行检索，并对每个汉字的拼音、笔画和结构特征进行编码并串联，生成特征子串；S3：采用二元对数似然法构建基于中文目标单词对上下文单词嵌入的预测模型及训练，得到词嵌入表示。本发明整合了汉字的笔画、结构和拼音特征，解决汉字单一特征无法完整捕获汉字语义信息的问题；并提出了特征子串以捕获汉字形态和拼音信息及其关系，不同长度的特征子串可表示汉字的部分特征或多种特征组合，提供了中文单词的细粒度特征表示。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 中文 单词 特征 嵌入 学习方法 | ||
【主权项】：
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