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一种基于树状网格记忆神经网络的序列特征提取方法

摘要

本发明涉及一种基于树状网格记忆神经网络的序列特征提取方法,属于自然语言处理技术领域。先通过嵌入技术将句子中的每个字表示为字级别的嵌入向量;再针对每个文字区间通过递归树状神经网络提取该文字区间的记忆向量和特征向量;再针对句子中的每个位置,基于所有以该位置为结尾的文字区间,提取该位置的记忆向量和特征向量;所述特征向量提取凡是能够实现递归性的文本序列特征;最后将每个位置的特征向量拼接在一起。所述方法能更好地提取句子的上下文特征;能够基于自然语言的递归结构对特征进行筛选和融合,提取对于具体任务有用的特征;所述方法利用语言的内在递归结构,可以完成多种自然语言处理领域的序列标注形式任务。

著录项

  • 公开/公告号CN111160009A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-05-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京理工大学;

    申请/专利号CN201911398270.1

  • 发明设计人 辛欣;王睿;

    申请日2019-12-30

  • 分类号G06F40/211(20200101);G06F40/289(20200101);G06F40/295(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11639 北京理工正阳知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人王松

  • 地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

  • 入库时间 2023-12-17 08:55:38

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-06-09

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F40/211 申请日:20191230

    实质审查的生效

  • 2020-05-15

    公开

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