[发明专利]一种基于分组卷积神经网络的标点标注模型有效
| 申请号： | 202010748790.7 | 申请日： | 2020-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN111951792B | 公开（公告）日： | 2022-12-16 |
| 发明（设计）人： | 徐书尧;秦龙;陈进;陆勇毅 | 申请（专利权）人： | 北京先声智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G10L15/16 | 分类号： | G10L15/16;G10L15/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 汤在彦 |
| 地址： | 100096 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及神经网络语音识别技术领域，尤其是一种基于分组卷积神经网络的标点标注模型，包括基本建模单元和词嵌入层，基本建模单元由分组卷积神经网络与Position‑WiseFeed‑Forward Networks构成，所述的分组卷积神经网络与Position‑WiseFeed‑Forward Networks之间以残差连接，输入先进入词嵌入层经过一次线性变化后输入到基本建模单元结构中，经过N层的基本建模单元运算后输出到线性层后经过Softmax后输出在目标标签上的概率分布，本发明能够高效地并行化运算。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分组 卷积 神经网络 标点 标注 模型 | ||
【主权项】：
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