[发明专利]一种基于词向量表示学习的中文分词方法及系统在审
| 申请号： | 202011007743.3 | 申请日： | 2020-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN112149418A | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 赵尔平 | 申请（专利权）人： | 西藏民族大学 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06F40/242;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 崔玥 |
| 地址： | 712082*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于词向量表示学习的中文分词方法及系统。该方法包括：对待分词文本进行初步分词处理，得到初步分词文本；将初步分词文本输入BERT模型进行训练，得到语料词向量；将语料词向量输入Bi‑GRU模型进行训练，得到多个特征词向量；计算相邻两个特征词向量的余弦相似度，得到余弦相似度值；判断余弦相似度值是否大于或等于预设阈值；若大于或等于预设阈值，则将相邻两个特征词向量对应词的初步分词结果进行合并。采用本发明的方法及系统，解决了特定领域未登录词分词问题，提高分词性能，确保分词结果不破坏词的语义完整性，并且能够避免花费大量人力标注语料。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 向量 表示 学习 中文 分词 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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