基于单层网络结构学习上下文信息的方法及系统

摘要

本发明属于深度学习领域，提供了一种基于单层网络结构学习上下文信息的方法及系统。其中，该方法包括获取文本信息，并将每个句子分成目标单词、上文和下文这三部分，对目标单词、上文和下文分别进行向量表示；基于目标单词、上文和下文向量表示及第一门控结构，建立目标单词及其上下文之间的关系；基于第二门控结构从目标单词及其上下文之间的关系中提取语义特征，并通过加权形式来形成最终的文本表示；其中，第一门控结构和第二门控结构均包含单词‑上下文注意力机制。