[发明专利]一种基于注意力机制的作文评分方法有效
申请号: | 201710285190.X | 申请日: | 2017-04-26 |
公开(公告)号: | CN107133211B | 公开(公告)日: | 2020-06-16 |
发明(设计)人: | 赵鑫 | 申请(专利权)人: | 中国人民大学;李亮;张明 |
主分类号: | G06F40/211 | 分类号: | G06F40/211;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京中创阳光知识产权代理有限责任公司 11003 | 代理人: | 张宇锋 |
地址: | 100872 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 注意力 机制 作文 评分 方法 | ||
1.一种基于注意力机制的作文评分方法,其特征在于,所述方法包括,在作文评分系统中采用单词-句子-文档三层结构的神经网络注意力框架,并使用人工抽取的特征在所述框架的句子和文档层进行融合,进而设置所述句子和文档层的注意力权重,其中,所述框架的句子层次采用将相邻的若干个单词作为窗口,用多个卷积核对窗口内所有单词向量拼接得到的矩阵进行卷积运算得到多种特征映射,所述框架的文档层次采用双向的循环神经网络对所述卷积运算得到的向量进一步编码,生成上下文相关的向量,使得每一个句子的状态编码被其前面句子的特征以及后面的句子所影响,并使用最大池化方法处理所述句子和文档层次中最为显著的特征;所述句子的注意力权重由人工提取的特征通过一层转换层变换后得到的特征和卷积神经网络变换的特征拼接后输入下一层的网络层产生,卷积神经网络变换得到的向量输入循环神经网络在每个句子的位置得到和文档全局关联的语义向量,所述文档层次的注意力权重由所述语义向量与文章标题的向量拼接后将与全局的特征进行处理产生。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述人工提取的特征包括词汇复杂性,句法复杂性,文章流畅度,衔接度,内容的相关性,并在所述人工提取的特征采用归一化处理。
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